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.
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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».