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Enregistrement W7037146729

Création d’activités d’apprentissage socioconstructivistes en science et technologie pour favoriser la motivation des élèves de troisième secondaire en milieu défavorisé

2017· other· fr· W7037146729 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Personal autonomySecondary education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis les années 1990, le décrochage scolaire fait partie des enjeux visés par les politiques éducatives québécoises (Doray, Prévost, Delavictoire, Moulin et Beaud, 2011). En fait, les recherches démontrent que les conséquences du décrochage scolaire sont importantes (Lacroix et Potvin, 2009). Effectivement, l’insertion socioprofessionnelle dépend du niveau d’étude et des diplômes scolaires obtenus (Fédération autonome de l’enseignement, FAE, 2012). Ainsi, un niveau élevé de décrochage scolaire est inacceptable pour la société du savoir dans laquelle nous vivons (Doray et al., 2011). Les recherches démontrent que les élèves issus des milieux défavorisés sont davantage représentés dans les statistiques québécoises de l’abandon scolaire (Gouvernement du Québec, 2006-2007b). En effet, ces élèves sont démotivés puisque, contrairement aux élèves des autres milieux, ils doivent vivre avec davantage de difficultés et d’échecs scolaires (Janosz, 2000; Lacroix et Potvin, 2009). De plus, comme la motivation est un élément favorable pour le parcours scolaire des élèves (Potvin, 2012), les élèves démotivés sont plus à risque de décrocher. Notre essai porte donc sur le problème de la motivation scolaire en milieu défavorisé. Comme les chercheurs ont confirmé que les approches pédagogiques de type socioconstructiviste permettent de favoriser la motivation des élèves (Hmelo-Silver, 2004; Lavoie, Drouin et Héroux, 2012), notre recherche non expérimentale et qualitative vise la création d’activités d’apprentissage de type socioconstructiviste en science et technologie (ST) de troisième secondaire pour favoriser la motivation scolaire des jeunes en milieu défavorisé. Pour ce faire, nous avons identifié quatre objectifs spécifiques de recherche : créer des activités d’apprentissage qui respectent les principes du socioconstructivisme (Raby et Viola, 2007; Jonnaert, 2009; Jonnaert et Vander Borght, 2009, Legendre, 2004 et Legendre, 2007), créer des activités d’apprentissage qui respectent les dix conditions motivationnelles (Viau, 2009), créer des activités d’apprentissage qui respectent le Programme de formation de l’école québécoise (PFÉQ) et les caractéristiques des élèves en milieu défavorisé (Drolet, 1991) et rédiger un Guide de l’enseignante et de l’enseignant pour les accompagner dans la réalisation des activités d’apprentissage en classe. Pour respecter ces objectifs, nous avons élaboré deux activités d’apprentissage de laboratoire et un Guide audio de l’enseignante et de l’enseignant. Les activités d’apprentissage et le Guide de l’enseignante et de l’enseignant ont été évalués à l’aide d’un questionnaire par six experts. L’évaluation des experts nous permet de dire que le matériel pédagogique créé respecte les objectifs de notre recherche. En effet, nous avons reçu de très bons commentaires de la part des experts quant à la qualité des activités d’apprentissage, soit qu’elles sont intéressantes et motivantes pour les élèves. De même, les experts mentionnent que le Guide permet de bien saisir les activités d’apprentissage ainsi que leur fonctionnement en classe. Les experts ont également proposé des améliorations qui, analysées à la lumière de notre cadre conceptuel, s’avèrent pertinentes. D’abord, ils suggèrent qu’un rôle spécifique soit accordé à chaque élève lors de la formation des groupes hétérogènes afin de s’assurer de la participation équitable entre les membres d’une même équipe et de respecter les principes du socioconstructivisme. Ils suggèrent aussi de complexifier les techniques de laboratoire utilisées par l’élève pour résoudre la deuxième activité afin de tenir compte des caractéristiques des élèves en milieu défavorisé et des conditions motivationnelles. Quelques explications supplémentaires seraient aussi à ajouter au Guide de l’enseignante et l’enseignant afin de préciser leur rôle. Le Guide devrait expliquer comment l’enseignante ou l’enseignant peut encourager les conflits sociocognitifs et former les équipes hétérogènes. Une limite de notre recherche réside dans le fait qu’elle utilise le modèle de Drolet (1991) pour ce qui est des caractéristiques des élèves en milieu défavorisé. Bien que ce modèle soit complet et pertinent, il serait intéressant d’analyser les activités d’apprentissage créées à l’aide d’un modèle plus récent.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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