Analyse des stratégies évaluatives et des modalités de collaboration mises en place par des enseignants du primaire pour favoriser l’évaluation en contexte d’éducation inclusive
Notice bibliographique
Résumé
Depuis le début des années 2000, plusieurs injonctions internationales rappellent aux pays occidentaux de mettre le cap sur l’éducation inclusive afin d’assurer un accès à une éducation de qualité pour l’ensemble des élèves (Vienneau & Ramel, 2016). À cette même période, comme le mentionne le Conseil supérieur de l’éducation, le système scolaire québécois s’est tourné progressivement vers l’intégration scolaire des élèves, puis vers l’éducation inclusive. Plusieurs études se sont intéressées à l’évaluation, mais peu d’entre elles l’ont fait en contexte d’éducation inclusive. Pourtant, nous retrouvons de plus en plus d’élèves HDAA dans les classes et plusieurs de ces jeunes doivent surmonter des défis qui ne sont pas toujours identifiés, d’où l’importance de trouver des stratégies évaluatives favorisant l’éducation inclusive. Ainsi, dans le cadre de cette recherche qualitative interprétative, nous nous posons la question suivante « Quelles sont les stratégies évaluatives et les modalités de collaboration favorisant l’éducation inclusive de tous les élèves dans nos classes du primaire ? » En lien avec cette question, nous poursuivons trois objectifs spécifiques qui sont : 1- De dégager les stratégies évaluatives mises en place par les enseignants du primaire; 2- Identifier les modalités de collaboration facilitant l’évaluation dans un contexte d’éducation inclusive; et 3-Analyser les stratégies évaluatives des enseignants du primaire les plus favorables dans un contexte d’éducation inclusive pour tous les élèves. Un questionnaire a été proposé sur des groupes Facebook en lien avec l’éducation primaire. De plus, des entrevues semi-dirigées ont été utilisés afin de recueillir les différentes données qui ont par la suite fait l’objet d’une analyse. L’évaluation en contexte d’éducation inclusive demande la collaboration et l’implication de tous les acteurs du milieu de l’éducation. Les résultats obtenus démontrent que les 26 enseignants qui ont participé à l’étude utilisent de nombreuses stratégies afin d’avoir l’évaluation la plus représentative possible des connaissances des élèves. Ils n’hésitent pas à faire preuve de flexibilité et à mettre plusieurs adaptations en place pour la réussite de l’ensemble de leurs élèves. Finalement, sur le plan scientifique, cette recherche présente des apports puisqu’elle a permis de documenter les différentes stratégies utilisées par les enseignants au niveau primaire et nous croyons que les résultats que nous avons obtenus pourraient amener d’autres chercheurs à se pencher sur ce sujet.
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 | 0,039 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».