La recherche collaborative pour favoriser l’innovation sociale : l’exemple de l’actualisation du profil de sortie des élèves
Notice bibliographique
Résumé
L’innovation sociale en éducation est essentielle pour relever les défis actuels, comme le développement des compétences citoyennes dans un monde en constante évolution (Scott, 2015). Le profil de sortie représente une piste prometteuse pour permettre aux milieux scolaires d’accompagner cette transformation car il regroupe les compétences, les connaissances, les attitudes et les valeurs que les élèves doivent développer à la fin de leur parcours, au-delà des savoirs traditionnels. Cet article présente le récit d’une recherche collaborative menée avec un centre de services scolaires au Québec souhaitant actualiser son profil de sortie incluant six compétences (vivre-ensemble, pensée critique, engagement, adaptation, prise de décision, communication). Le projet a réuni 41 professionnels de l’éducation et 14 chercheurs séparés dans six chantiers (un par compétence), et a donné lieu à 36 entretiens de discussion (six par chantier) qui ont permis : (1) de définir les composantes du profil et d’identifier leurs manifestations observables; (2) d’élaborer des échelles de niveaux de compétence; et (3) de concevoir des outils pour soutenir leur développement chez les enfants et les jeunes. Portant sur le premier objectif, et s’appuyant sur les données issues de questionnaires, de comptes-rendus et de journaux de bord, cet article propose le récit du déroulement de la recherche dans chaque chantier afin de retracer la dynamique de co-construction des savoirs. Il souhaite ainsi montrer comment le processus collaboratif a permis de répondre aux besoins concrets du terrain, afin de participer à une transformation éducative à portée sociale dans un esprit d’innovation sociale.
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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 | 0,066 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,031 |
| Communication savante | 0,024 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».