L’enseignant ressource : un prof qui parle aux profs
Notice bibliographique
Résumé
Depuis 1982, le Cégep du Vieux Montréal oeuvre à l’intégration des étudiants en situation de handicap. Il permet aux étudiants, à partir d’accommodements, de pallier des limitations afin qu’ils réussissent leurs études. Dans les salles de cours, les accommodements se sont précisés et les enseignants ont, par exemple, développé l’habitude d’offrir leur cours en présence d’interprètes pour les étudiants sourds et malentendants, d’accorder plus de temps pour les évaluations ou de permettre aux étudiants d’utiliser des technologies qui compensent certains troubles. Depuis une dizaine d’années, des étudiants ayant de nouveaux besoins sont arrivés dans les collèges et les accommodements se sont transformés. Cela exige des adaptations aux méthodes pédagogiques, face à la gestion de la classe ou dans l’intervention face à des comportements déstabilisants ou inacceptables venant d’étudiants ayant un diagnostic de troubles d’apprentissage ou de troubles de santé mentale. Dans ce contexte, plusieurs enseignants expriment leurs inquiétudes. Le Cégep a tenté de répondre à leurs besoins en dégageant une enseignante afin qu’elle soutienne ses collègues. « Une prof qui écoute et parle aux profs ». Bien que complémentaire aux interventions des professionnels du Service d’Aide à l’Intégration Des Élèves (SAIDE), cette enseignante doit d’abord se faire connaître par ses pairs et développer le lien de confiance qui lui permettra d’entendre les « vraies » difficultés vécues par les enseignants. Cet atelier permettra de présenter le modèle d’intervention, le mandat de la personne ressource et de faire le point après deux sessions d’essai. Nous pourrons aussi nous demander si ce modèle est transférable dans d’autres milieux postsecondaires.
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 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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».