L’enseignement du cinéma dans la classe d’arts plastiques. \nDeux études de cas d’écoles secondaires de la province de Québec.
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude qualitative s’intéresse à l’étude de deux cas de situation d’enseignement du cinéma par des \nenseignantes d’arts plastiques et tente de répondre aux questions suivantes : \n1) Qu’enseigne-t-on et qu’apprend-on pendant les cours de cinéma dans la classe d’arts \nplastiques ?; \n2) Comment enseigne-t-on le cinéma dans la classe d’arts plastiques ?; \n3) Quelle est la conception du cinéma chez les enseignantes d’arts plastiques et chez leurs élèves ? \nElle vise à mettre à jour la conception du cinéma chez les enseignantes et les répercussions de cette conception dans tous les aspects de l’enseignement de cette discipline. Elle dévoile aussi les besoins en termes de formation initiale dans les programmes universitaires en enseignement des arts et l’absence de recherche en didactique du cinéma au Québec. \nL’étude a été menée grâce à des entrevues individuelles semi-dirigées avec les enseignantes, des groupes de discussion centrée avec les élèves, de l’observation participante et l’analyse des projets des élèves et du matériel pédagogique utilisé par les enseignantes. \nL’étude a révélé que les enseignantes observées n’ont pas eu de formation initiale au primaire, secondaire, Cégep ou université pour imaginer les contenus à enseigner en cinéma ou encore les moyens pour les enseigner. Elles ont eu quelques lignes dans le programme du MEES pour les guider, le guide pratique Objectif film (ACPQ, 2012), des formations techniques ponctuelles et leur amour du cinéma. En ce sens, l’étude ne vise pas à faire la critique de la qualité de l’enseignement dispensé dans les deux classes observées, mais plutôt celle des carences en termes de curriculum, formation et matériel pédagogique. Les données recueillies par l’observation des deux classes sont donc présentées à titre de preuves concrètes de ces carences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».