Les facteurs influençant le sentiment d’efficacité personnelle des enseignants travaillant auprès d’élèves ayant un trouble du spectre de l’autisme : analyse de quatre entretiens menés auprès de professionnels enseignants exerçant au sein du dispositif spécifique Autorégulation
Notice bibliographique
Résumé
The ambition of a fully inclusive school and the success of all the pupils is an ever present goal for all primary teachers. However, when the special need of a student is accompanied by important behaviour difficulties as for example can be characterized by troubles of the spectre of autism, the issue concerning school learning is sometimes given second place for the benefit of an action centred more on coping with the trouble and development of social interactions. The autoregulation scheme as developed by Stéphane Beaulne,a clinician researcher and professor at the University of Nipissing(Canada),is designed to help educational teams to act following a double ambition :a)allow autistic students to develop autoregulation competences and b)help professionals to develop the required competences to practice their job with the latter. Consequently, we have interviewed four primary teachers who work with autistic pupils and have analysed what influenced their sense of efficacy within this scheme. This research will prove, among other things, that the characteristics of a training based on advanced expertise and on support by exchanges are a source of a solidified sense of efficacy. The specific characteristics of the scheme, allowing multidisciplinarity and social support among colleagues working in the same place, will equally be a factor of development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».