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Enregistrement W4403173150 · doi:10.7202/1113548ar

Vers un instrument pédagogique intersectionnel et transformatif : les cercles de lecture antiracistes en classe de FLS

2024· article· fr· W4403173150 sur OpenAlexvenueno aff
Kaiju Harinen

Notice bibliographique

RevueArborescences Revue d études françaises · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente une approche pédagogique critique, antiraciste et intersectionnelle développée autour de cercles de lecture en classe de FLS (français langue seconde) au niveau avancé réalisés au département de français de l’Université de Turku entre 2020 et 2023. L’objectif des cercles de lecture est de passer de la théorie critique et intersectionnelle à la pratique pédagogique antiraciste dans le contexte de la Finlande. En effet, les cercles de lecture visent à permettre aux étudiant·e·s de mieux comprendre le processus de l’altérisation, les discriminations racistes et/ou intersectionnelles, les privilèges et, surtout, à éveiller la conscience sociale critique des participant·e·s. Les cercles de lecture sont basés sur la lecture de la littérature francophone minoritaire, des discussions en petits groupes semi-structurés et des exercices d’écriture créative. Selon les résultats préliminaires d’une analyse thématique partielle des données empiriques qui consistent en des carnets de lecture et des observations auto-ethnographiques de l’enseignante-chercheuse, la littérature francophone contemporaine politiquement engagée peut fournir un instrument pédagogique transformatif efficace pour aborder les expériences complexes de la domination. Ce projet, à la fois pédagogique et littéraire, cherche enfin à proposer un outil pédagogique qui correspond aux besoins du corps enseignant en classe FLS souhaitant aborder des questions relatives à la diversité, à la décolonisation et à la justice sociale.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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