Représentations du personnel enseignant sur les inégalités scolaires vécues par les élèves issus de l’immigration : quels enjeux pour la formation?
Notice bibliographique
Résumé
Dans cette contribution, notre attention se porte sur l’analyse des représentations des enseignants et des enseignantes par rapport à la gestion de la diversité culturelle dans le système éducatif belge francophone. En effet, dans ce système, les inégalités subies par les élèves issus de l’immigration sont importantes (ségrégation et relégation scolaire), ces élèves expriment d’ailleurs un fort sentiment d’injustice dans des enquêtes de rapportage sur la discrimination. Mais si les études portant sur les perceptions des élèves sont nombreuses, il existe peu de recherches sur les perceptions du personnel enseignant. Or ces représentations constituent un levier d’action important pour la formation (éveil et conscientisation des stéréotypes et réflexion sur les pratiques pédagogiques). En effet, en Belgique, non seulement, le personnel dispose de peu de formation en gestion de la diversité culturelle, mais en plus les politiques éducatives générales intègrent peu cette dimension dans leurs prescrits. Dès lors, nous avons réalisé une enquête auprès de 50 enseignants et enseignantes pour identifier : 1) dans quelle mesure ils avaient conscience des inégalités vécues par les élèves issus de l’immigration; et 2) leurs mécanismes d’attribution causale des parcours scolaires de ces élèves (à quoi attribuent-ils l’échec ou la réussite scolaire de ces élèves ? ). L’analyse des résultats met en évidence le peu de conscience des inégalités par le personnel enseignant, ainsi qu’une association avec des attributions internes (les parcours scolaires sont attribués aux compétences et aux habiletés des élèves). Au contraire, le fait de percevoir les inégalités permet de développer les attributions externes et liées au système. Ces différents résultats sont envisagés au regard des enjeux de la formation du personnel enseignant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».