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Enregistrement W2956133677 · doi:10.7202/1055561ar

Prise en compte de la diversité en formation initiale du personnel enseignant en France : des prescriptions officielles aux maquettes de formation

2019· article· fr· W2956133677 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Kerzil, Dalibor Sternadel

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article propose une analyse du lien entre les prescriptions officielles en faveur de la prise en compte de la diversité ethnoculturelle, sociale, religieuse et linguistique à l’école et leur traduction dans les trames de formation (nommées « maquettes de formation ») rédigées par les écoles supérieures du professorat et de l’éducation chargées de la formation initiale du personnel enseignant en France. L’analyse porte sur l’évolution du cadre normatif relatif à l’enseignement primaire et secondaire et à la formation initiale du personnel enseignant (lois, décrets, arrêtés, circulaires), ainsi que sur une sélection de 11 maquettes de formation présentant le contenu général de la formation de master « métiers de l’enseignement, de l’éducation et de la formation » préparant au professorat dans les écoles. À la lumière des prescriptions officielles récentes en matière de politique d’éducation et de formation initiale du personnel enseignant et de leur mise en mots dans les maquettes de master « métiers de l’enseignement, de l’éducation et de la formation », il semble que le manque d’attention portée à la question de la prise en compte de la diversité ethnoculturelle, sociale, religieuse et linguistique dans la formation initiale semble avoir des causes tout autant normatives (insistance sur la transmission des « valeurs de la République » et prise en compte de la diversité des élèves par la différenciation et l’individualisation des apprentissages) que structurelles (formation du personnel enseignant en deux ans comprenant un concours et un stage long; focalisation sur la maîtrise des savoirs disciplinaires).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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