Intégration scolaire, éducation inclusive et représentations des enseignants : de la formation initiale à la communauté éducative
Notice bibliographique
Résumé
Le passage de l’intégration scolaire à l’éducation inclusive constitue un défi pour les enseignants et la question de leurs représentations dans sa mise en oeuvre est primordiale. Cet article propose une métasynthèse croisant les résultats de quatre recherches (Suisse, Québec et Nouvelle-Zélande) réalisées à différents moments du développement professionnel des enseignants en se centrant sur leurs représentations pour identifier les facteurs susceptibles de les faire progresser vers l’éducation inclusive. Cette métasynthèse fait apparaitre chez la majorité des futurs ou jeunes enseignants une forme de fixité des représentations sur les besoins particuliers des élèves. L’insertion professionnelle et l’inscription dans une communauté éducative inclusive peuvent faire évoluer ces représentations. Un tel processus transformationnel est facilité lorsqu’il est soutenu par un accompagnement des équipes-écoles et par des politiques inclusives. Cet article propose finalement diverses pistes de réflexion pour prendre en compte les représentations sociales dans la formation initiale et continue des enseignants.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,028 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».