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Enregistrement W4392315787 · doi:10.7202/1109677ar

La médiation sociale pour comprendre l’expérience socioscolaire d’élèves immigrantes : regards croisés d’enseignantes et d’élèves autour des pratiques de soutien à l’apprentissage

2024· article· fr· W4392315787 sur OpenAlexaffvenueabout
Rola Koubeissy, Annie Malo, Cécilia Borges

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article s’appuie sur une recherche doctorale, laquelle explore les pratiques enseignantes de soutien aux apprentissages auprès d’élèves immigrantes récemment arrivées au Québec et intégrées dans des classes ordinaires multiethniques au primaire. L’article vise à comprendre l’expérience socioscolaire de ces élèves, voire leurs perceptions des pratiques de soutien, à travers les regards croisés de deux enseignantes et de trois de leurs élèves autour des pratiques de soutien à l’apprentissage mises en place par les enseignantes. Plus spécifiquement, l’objectif de l’article est d’analyser les différents points de vue des actrices sur le soutien fourni aux élèves. Nous avons alors mené des observations en classe et des entrevues avec les participantes pour documenter les pratiques de soutien aux apprentissages dans le contexte de leur déroulement. Nous inscrivons ces pratiques dans le concept de médiation sociale pour mieux comprendre les interactions entre l’élève et l’enseignante, ainsi que le rôle des ressources, voire des outils, dans le processus d’apprentissage des élèves. L’analyse de trois séquences de soutien appartenant à deux tâches en mathématiques et en lecture a permis de dégager trois aspects de la médiation sociale que nous nommons « empêchée », « fluide » et « opaque ». Ces cas de figure reflètent les enjeux de l’appropriation des outils de soutien par les élèves et, par conséquent, leur expérience socioscolaire.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,022
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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