Les facteurs externes de motivation scolaire des élèves en formation professionnelle
Notice bibliographique
Résumé
Le secteur de la formation professionnelle au Québec accueille des élèves aux profils variés en âge, genre, origine, motifs d’inscription et parcours scolaires antérieurs. Plusieurs élèves y éprouvent des difficultés scolaires, sociales, familiales ou psychologiques persistantes susceptibles d’entraver leur apprentissage (Rousseau, Tétreault, Bergeron, et Carignan, 2007) et, de ce fait, leur motivation scolaire. La situation des élèves en FP, et plus encore celle des élèves à besoins particuliers, demeure toutefois méconnue (Gagnon, 2008). Les milieux scientifiques et professionnels disposent donc de peu de données quant aux perceptions que les élèves entretiennent à l’égard d’eux-mêmes ou de leur formation (Viau, 2004). Une équipe de chercheurs pluridisciplinaires a donc abordé la problématique de la réussite scolaire en FP dans une perspective d’insertion socioprofessionnelle. La recherche menée vise, notamment, à dresser le portrait de la situation des élèves en FP ainsi que de relever et décrire les pratiques professionnelles d’accompagnement à mettre en oeuvre. Cette communication exposera les caractéristiques et les besoins des élèves à partir des résultats d’un questionnaire rempli par plus de 1600 répondants. La discussion se réalisera autour des perceptions et des facteurs externes qui influent sur la motivation scolaire. Elle ouvrira sur des pistes d’accompagnement à explorer afin de mener à la diplomation et à l’insertion en emploi.
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».