Profiles of teacher-child interaction quality in groups of three-year-old children in Quebec and France
Notice bibliographique
Résumé
La petite enfance est largement considérée comme une période importante pour le développement et la réussite scolaire des enfants (Avril et coll., 2018; Bouchard et coll. 2017). En effet, le développement du cerveau de l’enfant est fortement affecté par les nouvelles expériences (Simard et coll., 2013; Yoshikawa et coll. 2013), ce qui rend les environnements éducatifs de haute qualité primordiaux pour favoriser la réussite des enfants dans la vie. Même si la qualité de l’éducation englobe plusieurs variables, une méta-analyse de Sabol et coll. (2013) a révélé que les interactions adulte-enfants étaient le meilleur prédicteur de la réussite ultérieure des enfants. Toutefois, la recherche montre également que les services de garde éducatifs à l’enfance (SGÉE) dans le monde offrent rarement des environnements de haute qualité (Slot, 2018; Tayler et al., 2016). Ainsi, plusieurs pays ont mis en place des pratiques d’évaluation de la qualité (OCDE, 2015). Dans la communauté francophone, le Québec et la France ont développé de telles pratiques, mais présentent différents contextes culturels, politiques et sociaux qui peuvent entraîner des divergences dans la façon dont la qualité des interactions est concrètement appliquée dans leur SGÉE. Pour explorer cette possibilité, une étude de Bigras et coll. (2019) a été menée et a révélé que la qualité des interactions dans centres de la petite enfance (CPE) au Québec était significativement plus élevée que dans les maternelles en France. Toutefois, leur analyse était fondée sur une approche centrée sur les variables, utilisant des moyennes, ce qui peut créer une représentation inadéquate de la réalité (Haccoun et Cousineau, 2010). À l’aide d’une analyse secondaire des données (Bigras et coll. 2019), la présente étude visait ainsi à identifier les profils latents de la qualité des interactions adulte-enfants chez des groupes d’enfants de trois ans dans CPE du Québec et dans les classes de maternelle françaises, tel que mesuré par le CLASS Pre-K. Cette étude visait également à explorer les associations existantes entre les profils de qualité des interactions identifiés et les caractéristiques structurelles (formation du personnel, âge, taille du groupe). Les analyses de profil latents ont ressorti trois profils de qualité des interactions au Québec, la plupart des participants (52,5 %) se situant dans le profil de haute qualité, et quatre profils de qualité des interactions en France, dans lesquels les participants étaient presque également répartis. Ces résultats suggèrent une formation du personnel éducateur plus homogène au Québec qu’en France. Les scores des trois domaines du CLASS Pre-K associés aux profils identifiés montrent un niveau de qualité des interactions moyen plus élevé au Québec qu’en France. En ce qui concerne les caractéristiques de la qualité structurelle, nos analyses suggèrent que seule la variable de la taille du groupe est significativement associée aux scores de qualité des interactions et exclusivement avec les profils de qualité moyenne (MQ-FR) et de qualité moyenne-basse avec accent sur l’organisation de la classe (MLQ-CO) en France. Ainsi, la taille du groupe des classes de maternelle françaises associées au profil MQ-FR est significativement inférieure à la taille du groupe de de celles associées au profil MLQ-CO. Cela donne à penser que, dans le contexte des maternelles françaises, la réduction de la taille du groupe pourrait permettre aux classes associées au profil MLQ-CO de se retrouver dans le profil MQ-FR. Le profil de qualité des interactions le plus élevé pourrait alors représenter plus de 50 % de l’échantillon français, ce qui représenterait une amélioration significative de la qualité moyenne en maternelle. D’autres études sont néanmoins nécessaires pour confirmer cette hypothèse.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | medium |
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».