Besoins de soutien des enseignants du primaire québécois : analyse thématique de leurs perceptions en vue d’offrir des pistes d’amélioration pour quatre aspects de leur pratique professionnelle
Notice bibliographique
Résumé
La réalité contemporaine de la profession enseignante comporte des défis de taille, dont certains sont associés à la détresse psychologique, à l’épuisement professionnel, à l’abandon de la profession ainsi qu’à des difficultés d’engagement professionnel chez les enseignants. Ces phénomènes sont en retour susceptibles d’exercer un effet sur la persévérance et la réussite scolaires des élèves. Identifier des cibles de soutien prioritaires à offrir aux enseignants dans ce contexte s’avère important. Il s’agit de l’objectif de la présente thèse, qui s’inscrit au sein du programme Actions concertées Persévérance et réussite scolaire, phase II du FQRSC–MELS. Une analyse thématique a été réalisée afin de dégager la perception de 223 enseignants du primaire québécois quant aux mesures de soutien jugées prioritaires à mettre en place concernant quatre thèmes identifiés comme particulièrement préoccupants dans la pratique enseignante, soit la gestion de classe et de groupes hétérogènes, le soutien aux élèves en difficulté, la stabilité des conditions de travail et les relations avec la direction d’école. Un traitement mixte des données qualitatives a permis de faire ressortir les mesures de soutien les plus fréquemment mentionnées et de pouvoir ensuite les classer en quatre catégories, soit le soutien s’appuyant sur la composition des groupes-classes, sur l’expertise professionnelle, sur les pratiques de collaboration et sur de meilleures conditions de travail. Ces résultats suggèrent des pistes d’action aux instances gouvernementales et administratives du système d’éducation québécois dans l’optique d’offrir un contexte de pratique plus favorable aux enseignants. Le psychologue qui travaille auprès d’enseignants, à titre de psychologue scolaire, organisationnel, consultant ou clinicien, peut également y trouver des pistes intéressantes pour mieux comprendre et soutenir les enseignants.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 ».