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Enregistrement W7011106427

Le soutien apporté à l'enseignante en adaptation scolaire en situation d'insertion professionnelle par l'enseignante-ressource

2022· other· fr· W7011106427 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOccupational trainingSocial environmentSchool administration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’insertion professionnelle dans le champ de l’enseignement en adaptation scolaire n’est pas fréquemment étudiée au Québec (Giguère, 2018; Giguère et Mukamurera, 2018, 2019; Gonthier, 2020). La fonction de l’enseignante-ressource implantée au Québec en 2006 implique de travailler en concertation avec les enseignantes titulaires d’élèves désignés « à besoins éducatifs particuliers », dont celles en situation d’insertion professionnelle (Fédération autonome de l’enseignement, 2016; Gouvernement du Québec, 2014; Granger et Tremblay, 2019). L’objectif général de cette recherche est de décrire le soutien apporté à l’enseignante en adaptation scolaire en situation d’insertion professionnelle par l’enseignante-ressource dans une école spécialisée primaire. L’intérêt de notre étude de cas interprétative réside dans le soutien mis en oeuvre dans le champ de l’adaptation scolaire et lors du processus de l’insertion professionnelle. Des fiches de réflexion, des entretiens semi-dirigés et un journal de bord ont permis de recueillir des données qualitatives qui ont été traitées dans le logiciel NVivo, selon une analyse de contenu (Paillé et Mucchielli, 2003). Les enseignantes en adaptation scolaire en situation d’insertion professionnelle ont principalement des besoins de soutien en lien avec la dimension fonctionnelle, c’est-à-dire la professionnalité, ainsi qu’avec la dimension organisationnelle, c’est-à-dire l’affectation spécifique et les conditions particulières à la tâche, selon le modèle multidimensionnel de l’insertion professionnelle de Mukamurera et al. (2013). Les enseignantes-ressources apportent principalement du soutien éducatif et du soutien instrumental, lorsqu’elles travaillent en concertation avec les enseignantes en adaptation scolaire en situation d’insertion professionnelle. Il semble que les besoins de soutien des enseignantes du champ de l’adaptation scolaire sont parfois similaires à ceux de leurs collègues des autres champs d’enseignement. Toutefois, en raison de l’éventail des contextes de travail inhérent au champ de l’adaptation scolaire, les besoins de soutien des enseignantes en situation d’insertion professionnelle de ce champ diffèrent et nécessitent d’être pensés de façon plus personnalisée. Pour des considérations futures, il serait judicieux de tenir compte de ces besoins de soutien dans l’offre des programmes d’insertion professionnelle et dans le système de mentorat, ainsi que de documenter davantage le soutien informel. Des recherches supplémentaires seraient pertinentes à propos des besoins de soutien des enseignantes novices oeuvrant dans des contextes de travail variés en adaptation scolaire, ainsi qu’au sujet de l’insertion professionnelle vécue au début de l’année scolaire. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : insertion professionnelle, adaptation scolaire, enseignante-ressource, soutien, école spécialisée

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,013
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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