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Enregistrement W3004385264 · doi:10.7202/1066450ar

Enseigner l’histoire pour éduquer les élèves aux droits humains? Le cas de l’histoire de l’apartheid dans des classes québécoises

2019· article· fr· W3004385264 sur OpenAlexaffvenue
Sabrina Moisan

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comment l’histoire scolaire contribue-t-elle à une éducation citoyenne portant sur l’enjeu des droits humains?Ce lien entre histoire scolaire et formation citoyenne n’est pas aisé à implanter, et sa raison d’être se voit même parfois contestée. Cet article, qui cherche à contribuer à la réflexion et au débat, s’intéresse aux pratiques d’enseignement mises en place par trois enseignants d’histoire du secondaire (une enseignante et deux enseignants) au sujet de l’histoire de l’apartheid. Dans un premier temps, l’analyse compare les finalités prescrites dans le programme d’études à celles poursuivies par l’enseignante et les deux enseignants. Ensuite, les pratiques mises en place sont analysées de manière à comprendre comment un sujet, comme les luttes antiapartheid, est enseigné et quel peut être son apport pour l’éducation aux droits humains. Les résultats montrent que le programme d’histoire et ses documents afférents (notamment laProgression des apprentissages) ont un effet important sur l’organisation des contenus, et donc de la classe, ce qui n’encouragerait pas la formation citoyenne critique ni une compréhension politique des enjeux des droits humains. L’article contribue ainsi à la réflexion sur les liens entre l’enseignement de l’histoire, l’éducation aux droits humains et l’éducation à la citoyenneté, tout en éclairant également les habitudes professionnelles d’enseignantes et d’enseignants d’histoire au secondaire.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,011
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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