Une expérience de coenseignement bilingue à l’école primaire
Notice bibliographique
Résumé
HRONIQUE • Milieu scolaireAprès plus de deux ans de pandémie et plusieurs années où il y a eu une augmentation des élèves ayant des besoins particuliers (CSE, 2017), on peut observer une fatigue générale chez le personnel enseignant.Le milieu bilingue ne fait pas exception à cette réalité.En effet, en plus de cette situation, les écoles anglophones manquent de continuité entre l' enseignement du français et de l'anglais, ce qui engendre une coupure pour les élèves.Cette situation nous a amenées à nous remettre en question.S'assurer de l' engagement des élèves malgré leurs difficultés, gagner du temps tout en promouvant le français, et retrouver notre passion sans épuisement professionnel sont nos principales priorités.C' est en recensant certaines recherches que nous avons décidé de prendre part à l'aventure du coenseignement.Plusieurs études portent sur le coenseignement entre un enseignant et un orthopédagogue (Dubé et al., 2021).Puisque nous sommes en milieu bilingue et enseignons chacune une langue différente, nous exerçons un coenseignement différent de ce qui est présenté dans la littérature scientifique.Pour cette raison, nous avons convié une chercheuse à venir observer dans nos classes.Dans cet article, nous présenterons notre expérience de coenseignement bilingue.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,013 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».