L’éducation inclusive en dépit de la pandémie. Que retenir pour l’avenir de l’enseignement des arts ?
Notice bibliographique
Résumé
L’article présente les résultats d’une recherche qualitative partenariale de type exploratoire menée en 2020-2022 avec 16 enseignantes et enseignants spécialistes des quatre disciplines artistiques (art dramatique, arts plastiques, danse et musique) enseignées dans les écoles du Québec. L’objectif était de développer de nouveaux savoirs issus de pratiques pédagogiques relatives à l’éducation inclusive en enseignement des arts, aux niveaux primaire et secondaire, en temps de pandémie. L’étude impliquait une équipe multidisciplinaire de recherche de l’Université du Québec à Montréal (UQAM), le Centre de services scolaire de Montréal (CSSDM) comme partenaire, ainsi que des conseillères et conseillers pédagogiques. Les méthodes d’entretiens individuels et de sous-groupes ainsi que l’analyse de six projets artistiques révèlent les obstacles rencontrés, mais aussi les opportunités créatives qui ont permis de les contourner. Les résultats mettent en lumière de quelle manière la perspective de l’éducation inclusive a été prise en compte et comment elle peut constituer un levier pour enrichir les pratiques d’enseignement des arts au-delà du contexte pandémique.
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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».