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Enregistrement W4407138265 · doi:10.7202/1115321ar

La perception du personnel scolaire quant à la formation et à la préparation pour agir de manière inclusive en contexte pluriethnique1

2024· article· fr· W4407138265 sur OpenAlexaffabout
Maryse Potvin, Diane Querrien, Zita De Koninck

Notice bibliographique

RevueRevue éducation inclusive · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité LavalConcordia UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article fait état d’une enquête interrégionale sur la formation du personnel scolaire à la prise en compte de la diversité ethnoculturelle, religieuse et linguistique et à ses impacts sur les compétences interculturelles et inclusives, selon les perceptions de six catégories de personnels en éducation au Québec : futurs enseignants et enseignantes, personnel enseignant en exercice depuis moins de 5 ans, responsables de formation pratique (stages) et maitres associés, conseillers et conseillères pédagogiques, et directions d’établissements primaires et secondaires (Potvin et al., 2020). Reposant sur les concepts de « sentiment de compétence » et de « compétences » interculturelles et inclusives, les résultats relèvent des situations pour lesquelles les personnes répondantes, surtout les plus expérimentées, se sentent (ou estiment le personnel scolaire) moins bien préparées à agir ou à intervenir en raison de leur formation théorique et pratique. C’est le cas notamment des situations qui font partie de l’actualité criante et des polémiques publiques, de nature davantage sociologique, éthique ou juridique (liées aux droits) plutôt que pédagogique ou didactique : les situations d’ accommodements raisonnables , de radicalisation et d’adaptation de leurs interventions pour tenir compte des réalités et besoins des enfants réfugiés ou provenant de zones de guerre.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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