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Enregistrement W6992524171

L’impact de l’environnement pédagogique sur les apprentissages des élèves atteints de TDA/H. Etudes de cas

2016· dissertation· fr· W6992524171 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational trainingQualitative analysisResearch methodologyGender relations
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le trouble de l’attention avec ou sans hyperactivité (TDA/H) touche 5 à 15% des enfants en âge scolaire (Wodon, 2009). Certains ne parviennent ni à contrôler leurs capacités attentionnelles, ni à inhiber leurs comportements perturbateurs. En effet, ces élèves distraits, peu attentifs, éprouvent des difficultés à gérer le temps, à rester calmes, à mémoriser, à contrôler leurs émotions, à planifier, etc. Ainsi, leur scolarité, parsemée de ces nombreuses embûches, se montre souvent compliquée. L’OCDE (2010) a élaboré 7 principes nécessaires à un environnement pédagogique pour apprendre de manière efficace. Leur force et leur pertinence proviennent de leur somme. Ce mémoire tente de répondre à la question suivante : « Quel est l’impact de l’environnement pédagogique sur les apprentissages des élèves atteints de TDA/H ? ». Afin d’aider au mieux ces enfants, les 7 principes doivent-ils être réunis ? Certains d’entre eux présentent-ils plus d’influence que d’autres ? Par le biais de 5 études de cas, nous répondons à ces questionnements. Ce travail en recherche qualitative nous a permis d’aller à la rencontre du terrain. Les données recueillies sous forme, entre autres, d’observations et d’entretiens ont été codées puis analysées. Les résultats mettent, notamment, en exergue la primauté de la motivation et de la gestion des émotions au sein des dispositifs pédagogiques. Cette analyse mène également au questionnement suivant : « Les résultats seraient-ils similaires pour des enfants présentant ou non une autre difficulté ? ». Auteurs principaux : Anciaux, V., de Cartier, P., de Hemptinne, D., de Schaetzen, S., & Laporte, N. (2013). L’hyperactivité (TDA/H). Les prises en charge neuropsychologique et psychoéducative. Bruxelles : De Boeck. Compernolle, T., & Doreleijers, T. (2004). Du calme ! Comprendre et gérer l’enfant hyperactif. Bruxelles : De Boeck. Chevalier, N., Guay, M-C., Achim, A., Lageix, P., & Poissant, H. (2006). Trouble déficitaire de l’attention avec hyperactivité : Soigner, éduquer, surtout valoriser. Québec : Presses de l’université du Québec. OCDE (2010). Comment apprend-on ? : La recherche au service de la pratique, éditions OCDE. http://dx.doi.org/10.1787/9789264086944-fr Wodon, I. (2009). Déficit de l’attention et hyperactivité chez l’enfant et l’adolescent. Wavre: Mardaga

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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