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Enregistrement W6949108854 · doi:10.5281/zenodo.13365697

Appropriation et mise en œuvre de la Gestion Axée sur les Résultats (GAR) par les nouvelles directions d'établissement d'enseignement au Québec

2024· article· fr· W6949108854 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Practices and Policies
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Poison controlManagement of schizophrenia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La Gestion axée sur les résultats (GAR), introduite au Québec par la Loi 82 en 2000 et renforcée par la Loi 88 en 2008, est au cœur des réformes visant à améliorer la performance des établissements scolaires. Deux décennies plus tard, notre étude explore l’appropriation et la mise en œuvre de la GAR par les nouvelles directions d’établissement d’enseignement dans le contexte actuel de réformes éducatives. S’appuyant sur la théorie de la gestion du changement de Kotter (1996) et l’approche systémique de Senge (1990), notre recherche qualitative, à travers 3 études de cas, met en évidence que malgré certains obstacles, la GAR est considérée par les directions comme un levier potentiel d’amélioration de la qualité éducative. Les établissements qui parviennent à intégrer efficacement la GAR sont ceux qui adoptent une méthode flexible, en harmonisant les principes de la GAR avec les besoins spécifiques de leur communauté. La transformation des commissions scolaires en centres de services scolaires et les nouvelles exigences de transparence introduites par les réformes récentes représentent à la fois des opportunités et des défis pour l’implémentation de la GAR, mettant en exergue la nécessité d’une gestion stratégique et adaptative par les directions. Les directions d’établissement reconnaissent l’existence de défis significatifs dans l’implantation de la GAR chez les enseignants, soulignant l’importance d’une mise en œuvre nuancée et d’un soutien efficace aux enseignants. Cette étude illustre la diversité des approches et des défis rencontrés, réaffirmant l’importance d’adapter la GAR aux particularités de chaque établissement et de fournir un accompagnement pour une mise en œuvre réussie. Liste des références bibliographiques Brassard, A., Lusignan, J., & Pelletier, G. (2013). La gestion axée sur les résultats dans le système éducatif du Québec : du discours à la pratique. Dans C. Maroy (Éd.), L’école à l’épreuve de la performance : Les politiques de régulation par les résultats (pp. 141-156). Dembélé, M., Goulet, S., Lapointe, P., Deniger, M., Giannas, V., & Tchimou, M. (2013). Perspective historique de la construction du modèle québécois de gestion scolaire axée sur les résultats. Dans C. Maroy (Éd.), L’école à l’épreuve de la performance : Les politiques de régulation par les résultats (pp. 89-106). Louvain-la-Neuve: De Boeck Supérieur. https://doi.org/10.3917/dbu.maroy.2013.01.0089 Gouvernement du Québec. (2022). La gestion axée sur les résultats ; guides d’accompagnement : grille d’analyse de la conformité du plan d’engagement vers la réussite. Gouvernement du Québec. (2022). La gestion axée sur les résultats ; guides d’accompagnement : le plan d’action du projet éducatif de l’année. Gouvernement du Québec. (2022). La gestion axée sur les résultats ; guides d’accompagnement : le plan d’engagement vers la réussite. Gouvernement du Québec. (2022). La gestion axée sur les résultats ; guides d’accompagnement : le projet éducatif. Kotter, J.P. (1996). Leading Change. Boston, MA: Harvard Business School Press. Maroy, C. (2021). L’école québécoise à l’épreuve de la gestion axée sur les résultats. Sociologie de la mise en œuvre d’une politique néo-libérale. Québec: Presses de l’Université Laval. Senge, P.M. (1990). The Fifth Discipline: The Art & Practice of The Learning Organization. New York: Currency Doubleday.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0090,013
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

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Publié2024
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