Stratégies pour favoriser l’inclusion scolaire des enfants ayant un troubles du spectre de l’autisme : recension des écrits
Notice bibliographique
Résumé
Cette recension se veut un tour d’horizon des principales stratégies d’inclusion scolaire expérimentées avec des enfants ayant un troubles du spectre de l’autisme (TSA). Elle a pour principal objectif d’évaluer l’efficacité de chacune de celles-ci par l’analyse des gains académiques, sociaux et comportementaux. Afin de vérifier que la stratégie a de bonnes chances d’être utilisée dans la classe, cette recension porte un intérêt particulier sur sa validation sociale, c’est-à-dire sur la satisfaction des personnes impliquées dans l’exercice d’inclusion. Cette recension introduit l’inclusion par rapport aux autres types d’intégration, ses impacts ainsi que la situation québécoise. Les stratégies d’inclusion scolaire, au Québec comme ailleurs, s’articulent autour de plusieurs axes : celles basées sur les antécédents, celles qui utilisent l’entraînement aux habiletés sociales, le pairage, de même que les stratégies éducationnelles et cognitives comportementales. Pour plusieurs auteurs, la meilleure stratégie est celle adaptée à l’enfant et au contexte, tout en s’assurant que les enfants typiques y sont également avantagés.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».