Approche pédagogique pour la littératie et la numératie chez les jeunes autochtones du Canada : Quelle perspective en période de pandémie?
Notice bibliographique
Résumé
En mars 2020, la pandémie de Covid19 a conduit à la suspension des classes et de toutes les activités scolaires par les autorités gouvernementales pour aider à contenir la propagation du virus. L’éducation est l’un des secteurs concernés par ces mesures strictes. Les enseignants devaient passer aux méthodes d'apprentissage à distance. Néanmoins, tous les élèves n'avaient pas le soutien nécessaire afin de participer activement aux cours en ligne, à partir de leurs domiciles. Cela en ajoute aux problèmes, car il est reconnu que, par rapport à la population générale, les enfants autochtones ont plus de difficultés d'apprentissage. Le retard langagier, par exemple, est entre autres des problèmes longtemps notifiés chez les enfants autochtones des écoles élémentaires de la communauté de Flin Flon, dans le nord du Manitoba. Même si la cause de ce handicap n’est toujours pas déterminée, une approche pédagogique est nécessaire pour les aider à cheminer et à atteindre, peu soit-il, les objectifs académiques, à l’instar des autres élèves. Cet article tente de réfléchir sur la nécessité de développer les approches d’apprentissage plus adaptées aux conditions des élèves autochtones, tenant compte de l’éducation à distance, dans le contexte de cette pandémie. Des spécialistes dans le domaine de l’éducation, des éducateurs, administrateurs ainsi que des parents devraient être conviés à examiner les paramètres associés au retard langagier, d’une part et aux difficultés d'apprentissage chez les enfants autochtones, d’autre part. Un tel examen se pencherait à la réussite des jeunes autochtones autant dans les cours de type traditionnel (salle de classe) que dans les cours dispensés en ligne, tout en cogitant sur les perspectives d’autres approches utiles.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».