Créer un répertoire d'approches pédagogiques adaptées aux élèves atteints du trouble du spectre de l'autisme en classe d'arts plastiques
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche qualitative interprétative propose des approches et des stratégies à privilégier en classe d’arts plastiques, auprès d’élèves qui présentent un trouble du spectre de l’autisme (TSA), afin qu’ils puissent développer leurs compétences artistiques et leur autonomie et trouver leur place à l’école. Pour ce faire, elle donne la parole à des pédagogues chargés de l’enseignement de cette discipline au primaire et au secondaire, oeuvrant au public et au privé, et ce, dans l’ensemble du Québec. Le nombre grandissant d’élèves TSA intégrés en milieu scolaire représente un défi pour les enseignants en arts plastiques qui doivent s’adapter à cette réalité. Néanmoins, les recherches actuelles qui associent l’enseignement des arts et l’autisme sont peu nombreuses. Cette recherche vise à enrichir les pratiques éducatives des enseignants au regard de l’accompagnement des élèves TSA dans leurs apprentissages selon leur singularité. La cueillette des données, réalisée par le biais d’un questionnaire, d’entrevues semi-dirigées et du journal de bord de la chercheuse, vise à mieux comprendre l’intégration d’élèves TSA au primaire et au secondaire. Elle s’appuie sur les témoignages d’une vingtaine d’enseignantes en arts plastiques, provenant de différentes régions du Québec qui décrivent leurs façons d’accompagner les élèves TSA. L’organisation des données est réalisée à partir de thèmes et de sous-thèmes qui placent l’élève autiste au coeur du processus d’accompagnement. On y retrouve les caractéristiques de l’élève autiste, le rôle de l’enseignant, le contexte de la classe et les apprentissages artistiques. Les résultats adoptent la forme d’un répertoire d’approches et de stratégies susceptibles de permettre aux élèves TSA de mobiliser des savoir-faire et des connaissances et de réaliser des apprentissages artistiques significatifs en fonction de leurs forces, de leurs habiletés et des défis qu’ils doivent relever. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : enseignement des arts plastiques, autisme, enseignement primaire et secondaire, éducation artistique, approches et stratégies éducatives, accompagnement
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».