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Enregistrement W7011142329

Les pratiques inclusives, les modèles d’animation et le bien-être en classe multiniveau de mathématiques au secondaire en contexte francophone minoritaire

2021· other· fr· W7011142329 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMetallurgy and Cultural Artifacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)FrenchPaid workCultural environment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet essai porte sur les pratiques inclusives des modèles d’animation qui ont un impact sur le bien-être des élèves dans une classe multiniveau de mathématique au secondaire en contexte francophone minoritaire. Puisque la moyenne est de sept élèves par niveau scolaire au premier cycle du secondaire et de cinq élèves par niveau scolaire au deuxième cycle du secondaire dans les écoles francophones en milieu rural en Alberta, la création de classes multiniveaux s’avère souvent nécessaire pour former des groupes complets. La classe multiniveau existe depuis très longtemps puisque ce n’est qu’au XIXe siècle que les classes uniques sont apparues en suivant le modèle industriel et la création de la chaine de production (Fradette et Lataille-Démoré, 2003). Plusieurs modèles d’animation, chacun constitué d’ensemble de pratiques pédagogiques, utilisées dans des classes multiniveaux sont calquées sur celles des classes uniques à cause notamment d’un manque de ressources spécialisées et d’une formation initiale des enseignants axée sur l’enseignement à des groupes uniques. L’enseignement à des classes multiniveaux à partir du modèle de la classe unique peut fonctionner dans des cours de langues ou dans le choix de l’enseignement d’un seul programme pour une classe multiniveau, mais qu’en est-il des programmes séquentiels comme les mathématiques ? Comment fournir à chaque élève un contexte d’apprentissage adapté à ses particularités et s’assurer qu’il se sente bien en classe ? Certains modèles d’enseignement peuvent fournir aux élèves un contexte qui répond à leurs particularités tout en assurant leur bien-être, mais il suffit d’identifier lesquels. Cet essai a comme objectif d’identifier des modèles d’animation inclusifs qui favorisent le bien-être des élèves dans une classe multiniveau de mathématique au secondaire. Cette démarche de recherche s’appuie sur mon expérience d’enseignement en classes multiniveau de mathématique du secondaire. J’ai d’abord privilégié un modèle d’animation par alternance ce qui créait un milieu de travail pour les élèves basés sur l’individualisme et la débrouillardise. Cette méthode demandait une grande gestion de classe de ma part. J’ai donc voulu d’autres modèles d’animation à utiliser dans un tel contexte, plus susceptibles d’être inclusifs et de favoriser le bien-être des élèves. De façon cohérente avec les préoccupations évoquées plus haut et avec la question de recherche, le cadre de référence explore les notions de bien-être, de modèle d’animation et d’inclusion scolaire. Pour la collecte de données, cinq enseignants et enseignantes albertaines d’une classe multiniveau au secondaire en mathématique ont participé à des entrevues semi-dirigées et 39 élèves de ces enseignants et enseignantes ont répondu à un questionnaire d’une vingtaine de questions en lien avec le concept du bien-être. À l’analyse, on a pu remarquer que le modèle d’animation par alternance est encore un modèle utilisé par la majorité des répondants. Toutefois, il semble qu’il comporte plusieurs défis pour les enseignants : plus de temps de préparation, moins de temps d’enseignement avec les élèves. En ce sens, les enseignantes et les enseignants manifestent une préférence pour l’enseignement en classe unique. Les données mettent en outre en évidence une conception floue de l’inclusion scolaire chez ces enseignants et ces enseignantes ayant contribué à l’étude. L’analyse m’a permis d’identifier de nouveaux modèles d’animation mobilisés par les personnes participantes : le modèle d’animation par travail indépendant et le modèle d’animation unique en alternant les programmes. Bien que le modèle par alternance ne semble pas avoir d’effets négatifs sur le bien-être des élèves dans le contexte de l’étude, le modèle d’alternance des programmes est tout le contraire. Les élèves ayant participé au questionnaire ont indiqué, dans une plus grande proportion, que le modèle d’animation par alternance des programmes ne permet pas à l’enseignant ou à l’enseignante de leur offrir de l’aide, de leur expliquer davantage les concepts difficiles et de se rendre disponible afin de répondre à leurs questions. Bref, cet essai tente d’établir des liens possibles entre le modèle d’animation choisi et le bien-être des élèves dans une classe de mathématique au secondaire, des domaines jamais étudiés ensemble dans un milieu minoritaire francophone au Canada.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,356

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 technologies0,0040,005
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2021
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