Comment et par qui la danse en éducation prépare-t-elle les jeunes aux défis de demain ? Perspectives de la France et du Québec pour l’horizon 2030
Notice bibliographique
Résumé
L’Organisation de coopération et de développement économique (OCDE) a publié en 2018 un rapport qui s’intitule Futur de l’éducation et des compétences : Projet Éducation 2030 invitant ses 38 pays membres à tenir compte prioritairement de l’acquisition de compétences « transformatives » au sein de leur politique éducative. Dans cette contribution Québec (Canada) – France, nous avons recensé des résultats de recherche les plus pertinents des trente dernières années qui décrivent comment et à quelles conditions se développent certaines composantes des compétences dites transformatives en milieu scolaire. Comment peuvent être développés complémentairement à l’enseignement-apprentissage de la danse le bien-être personnel, le sens de la collectivité, l’inclusivité, la capacité d’adaptation, la créativité, et l’ouverture d’esprit ? Et comment former les enseignants de danse pour ce faire ? Après avoir exposé les résultats de l’analyse du contenu des écrits (L’Écuyer, 1987 ; Bardin, 1998), nous formulons des recommandations quant à la formation des enseignants de danse pour qu’ils et elles puissent développer des compétences transformatives chez les élèves, les placer au fondement de leur capacité d’agir.
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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 | 0,018 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».