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Enregistrement W4388125291 · doi:10.25071/1916-4467.40756

Autochtoniser l’enseignement de l’histoire du Québec et du Canada au secondaire et à l’université : entre volonté, obstacles épistémologiques et tensions identitaires

2023· article· fr· W4388125291 sur OpenAlexaffvenueabout
Sabrina Moisan, Aude Maltais-Landry

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association for Curriculum Studies · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’appel à l’action 62 de la Commission de vérité et réconciliation (CVR) du Canada (CVR, 2012), qui porte sur l’éducation pour la réconciliation, interpelle directement les institutions scolaires canadiennes, et plus précisément la classe d’histoire. Alors que l’éducation des enfants non-Autochtones est prise en charge par les provinces, il semble que le Québec avance plus lentement que d’autres provinces dans le projet de reconnaissance et d’inclusion des perspectives et des savoirs autochtones dans l’enseignement de l’histoire. Comment expliquer cette spécificité de l’histoire coloniale du Québec? Pour y répondre, nous avons questionné des personnes enseignant l’histoire du Québec et du Canada au secondaire et à l’université (n=46) sur leur position à l’égard de l’inclusion des savoirs et des perspectives autochtones dans l’enseignement de leur discipline et les pistes d’action qu’elles identifient pour mettre en œuvre les appels à l’action de la CVR. De cette analyse, nous constatons d’abord un certain engouement pour l’inclusion de l’histoire autochtone dans les cours, mais se dégagent également des obstacles épistémologiques et identitaires pouvant expliquer la spécificité québécoise dans le projet d’autochtonisation en cours au Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0270,022
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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