Former contre les discriminations (ethno)culturelles
Notice bibliographique
Résumé
En France comme ailleurs, l’École est rappelée à sa mission d’éducation au vivre ensemble et à la démocratie. Dans ce contexte, la lutte contre la discrimination – ici ethnoculturelle – s’est peu à peu constituée comme objet de formation. Pourtant, si une palette d’outils et de nouveaux contenus voient le jour, ceux-ci restent éparpillés et peu lisibles. Inégalement appropriée par les acteurs, cette dimension de la formation est aussi trop peu arrimée à la recherche. Ce dossier entend contribuer à structurer la réflexion dans ce domaine à partir d’une double entrée. D’une part, il tire parti de la recherche sur les phénomènes de discrimination et sur les processus associés (ségrégation, biais d’évaluation ou d’orientation, etc.) afin d’identifier des objets et des leviers de formation. D’autre part, il analyse de manière réflexive des dispositifs de formation dédiés afin d’en dégager les écueils et les potentialités. Les recherches présentées recouvrent quatre contextes : suisse francophone, belge francophone, québécois, français. La comparaison révèle la forte indexicalité de ces questions, tant dans la manière de désigner les groupes discriminés et de construire les problèmes que dans la place occupée par cet objet à l’agenda des politiques éducatives et de formation. In fine, le dossier invite à prendre à bras le corps le débat sur les discriminations ethnoculturelles et à en faire un objet de réflexivité collective, en tenant spécifiquement compte des contextes locaux. In France as elsewhere, schools are reminded of their mission to educate people for coexistence and democracy. In this context, the fight against ethnocultural discrimination has gradually become an object of teacher training. However, while new training content and a range of tools are emerging, they remain scattered and opaque. Unevenly adopted by stakeholders, this dimension of teacher training is also insufficiently linked to research. This issue aims to contribute to structuring the reflection in this area from two complementary perspectives. On the one hand, it takes advantage of research on discrimination and its accompanying school processes (segregation, evaluation or orientation bias, etc.) to identify training objects and levers. On the other hand, it reflexively scrutinises dedicated training methods in order to identify their pitfalls and potentialities. The research presented covers four contexts: French-speaking Switzerland, French-speaking Belgium, Quebec, and France. The comparison reveals the strong indexicality of these questions, both in the way in which discriminated groups are identified and problems are constructed, and in the place this subject occupies on the agenda of education and training policies. To sum up, the dossier invites to tackle the debate on ethnocultural discrimination head-on and make it an object of collective reflexivity, taking specific account of local contexts.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,024 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».