Pratiques d'enseignement inclusives dans l'enseignement collégial pendant la pandémie de COVID-19 : l'apprentissage en ligne et hybride a-t-il apporté des changements ?
Notice bibliographique
Résumé
La mise en œuvre de pratiques d'enseignement inclusives dans l'enseignement postsecondaire dépendait, jusqu'à présent, d'initiatives individuelles du corps professoral. Cependant, la pandémie de COVID-19 a poussé les enseignants à repenser leurs pratiques et à déplacer leurs cours en ligne. L'objectif de cette étude exploratoire est d'analyser l'évolution des pratiques pédagogiques inclusives en enseignement collégial, suite au passage des cours en présentiel aux cours mixtes et en ligne durant la pandémie. Des données qualitatives ont été recueillies à partir de 25 entrevues avec des étudiants handicapés. Les résultats montrent une progression dans l'accessibilité des supports de cours et dans l'utilisation des outils technologiques pour diversifier les formats de présentation des contenus. Les évaluations ont également montré une certaine diversification. Cependant, les résultats suggèrent que les possibilités d'engagement et de participation des étudiants aux cours en ligne et mixtes étaient assez limitées. L'enseignement est également perçu comme moins inclusif et moins structuré par les étudiants, sauf dans les cours où les enseignants réservent un temps spécifique pour les questions et pour résumer les points importants. Les résultats sont discutés en tenant compte des principes et des pratiques pour soutenir l'apprentissage et l'engagement de tous les élèves, en reconnaissant la variabilité de leurs besoins et de leurs préférences.
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 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 | 0,016 | 0,003 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».