Pratiques enseignantes en soutien à l’autodétermination des élèves du primaire en contexte de pandémie
Notice bibliographique
Résumé
Les pratiques de l’enseignant qui soutiennent les besoins d’autodétermination (autonomie, compétence, appartenance) des élèves favorisent leur motivation intrinsèque, leur engagement et leur réussite scolaire. Cette étude s’est intéressée aux pratiques de soutien aux besoins d’autodétermination déployées par un enseignant d’une classe primaire lors du retour en classe post confinement 2020. À l’aide d’une grille d’observation, 500 minutes de captation vidéo ont été examinées afin de dégager la fréquence et la nature des pratiques qui soutiennent le besoin d’autonomie, de compétence et d’appartenance des élèves. Les analyses descriptives montrent que cet enseignant utilise un grand nombre de pratiques qui soutiennent ces trois besoins, à plus forte raison lorsqu’il fait de l’enseignement magistral ou lorsque des interactions ont lieu avec les élèves. L’analyse du discours de l’enseignant a permis de mettre en lumière qu’il a opté pour une approche positive face aux changements induits par la Covid-19. S’il est possible de croire que cet enseignant utilisait déjà des pratiques soutenant l’autodétermination des élèves, le contexte pandémique semble avoir été pour lui une occasion d’être centré sur les besoins des élèves dans sa didactique et sa gestion de la classe.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».