La relation élève-enseignant modère-t-elle le lien entre le quotient intellectuel et le décrochage scolaire?
Notice bibliographique
Résumé
Contexte. Au Québec, l'abandon scolaire représente un problème important en raison des conséquences que cela engendre ainsi que de sa prévalence relativement élevée, comparativement aux autres provinces canadiennes. Il est donc important d'étudier le phénomène, d'en comprendre les facteurs de protection et de vulnérabilité, afin permettre à une plus grande proportion d'élèves d'obtenir leur diplôme d'études secondaires. Objectif. Selon la littérature, un faible quotient intellectuel (QI) est un facteur de risque important du décrochage scolaire. Le but de cette étude est donc d'étudier l'effet modérateur de la relation élève-enseignant sur le lien entre le QI et le décrochage scolaire chez les adolescents au secondaire. Méthode. Les données proviennent de l'étude Stratégie d'Intervention Agir Autrement (SIAA), qui avait pour principal objectif d'évaluer l'effet de la mise en œuvre de la SIAA sur la réussite des élèves ainsi que de la capacité des écoles à leur offrir une éducation optimale. Lors de ce projet, une importante quantité d'informations a donc été mesurée selon un devis longitudinal prospectif. La collecte de données à été menée sur une période de sept ans auprès d'élèves de niveau secondaire faisant partie de deux cohortes distinctes. Ces derniers ont répondu aux protocoles d'entrevue une fois par année. D'une année à l'autre, les mêmes mesures, à quelques détails près, étaient colligées, à l'exception du QI qui n'a été mesuré qu'à la première année de chaque cohorte. À l'aide de ces données recueillies, des analyses de régression logistique ont été effectuées. Résultats. Les analyses permettent de confirmer que les variables prédictrices utilisées contribuent à prédire le décrochage scolaire. Cependant, les résultats suggèrent que les relations élève-enseignants ont un apport non significatif au modèle de prédiction. Conclusion. Ces deux variables ne modèrent donc pas le lien entre le QI et le décrochage scolaire dans cette étude.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».