L’ approche piklérienne en Centre de la petite enfance (CPE) : le jeu selon des éducatrices d’enfants de 3 à 5 ans
Notice bibliographique
Résumé
Au Québec, nous remarquons l’importance accordée à la qualité éducative en services de garde. Toutefois, les résultats des deux enquêtes Grandir en qualité (Drouin, Bigras, Fournier, Desrosiers & Bernard, 2004 ; Gingras, Lavoie et Audet, 2015) présentent des résultats similaires, malgré l’intervalle de temps qui les sépare. Il semblerait qu’une meilleure compréhension de certains concepts aurait pu permettre d’améliorer les pratiques des équipes éducatives, notamment la valorisation du jeu, l’importance des ateliers libres ainsi que l’intervention démocratique (Gingras & al., 2015). Comme certaines équipes de CPE sont inspirées par différentes approches pédagogiques, mieux comprendre l’influence de l’une de celles-ci devenait pertinent. En effet, l’approche d’Emmi Pikler et son regard sur l’activité de l’activité autonome (jeu de l’enfant) ont fait leur entrée dans des CPE, il y a approximativement 10 ans. Conséquemment, c’est dans des CPE où l’on s’appuie sur les travaux d’Emmi Pikler que cette étude a été réalisée. Cet article porte donc sur l’influence de l’approche piklérienne sur le concept de jeu selon des éducatrices d’enfants de 3 à 5 ans.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».