Cultiver l’innovation, l’engagement et le leadership partagé à travers le coenseignement parent-enseignant : quelles implications pour les directions d’école ?
Notice bibliographique
Résumé
Les organisations éducatives sont confrontées à des défis multiples, tels que l’équité et la performance dans un environnement éducatif en constante évolution. La nécessité pour les directions d’école de repenser ces organisations est devenue évidente, comme en témoignent les réformes curriculaires. Le coenseignement parent-enseignant émerge comme une approche pédagogique novatrice et prometteuse qui renforce l’engagement, la motivation et le bien-être de tous les élèves. En 2022-2023, la direction d’une école secondaire franco-ontarienne, 80 élèves, 8 parents et un enseignant ont été impliqués dans un projet pilote. Cette étude vise à explorer l’influence du coenseignement parent-enseignant sur le leadership pédagogique d’une direction d’école. Plus précisément, elle cherche à comprendre dans quelle mesure cette collaboration pourrait transformer les pratiques de leadership des directions d’école, ainsi que son organisation et fonctionnement. Basées sur un modèle de recherche-développement et utilisant le journal de bord comme méthode de collecte de données, les analyses qualitatives révèlent la nécessité pour la direction d’adopter un leadership pédagogique engagé et facilitateur. Ce type de leadership favorise une meilleure communication, collaboration, et compréhension mutuelle au sein de la communauté éducative. Le coenseignement parent-enseignant possède le potentiel de renforcer le partenariat entre l’école et les familles, tout en dynamisant la vitalité de l’école francophone.
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 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 | 0,018 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».