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Enregistrement W7052011176

Pénurie d’enseignant.es qualifié.es au Québec et planification stratégique des ressources humaines en éducation

2023· dissertation· fr· W7052011176 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Core curriculumContinuing education
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La pénurie de personnel enseignant qualifié constatée dans les écoles québécoises depuis plus d’une décennie serait engendrée par de multiples facteurs dont un manque d’attraction de la profession enseignante, un grand nombre d’abandons de la formation initiale, le décrochage enseignant, l’augmentation des effectifs scolaires et des difficultés rencontrées par les Centres de services scolaires (CSS) pour combler des postes vacants en enseignement dans un contexte où la pénurie de main-d’œuvre bat son plein dans divers secteurs économiques au Québec. Des études menées antérieurement ont cherché à comprendre cette situation de pénurie du point de vue de l’enseignant et de celui des établissements scolaires. Cependant, peu de recherches québécoises, voire aucune, n’ont étudié le phénomène sous l’angle de la planification stratégique des ressources humaines au palier intermédiaire. Ainsi, dans la présente recherche, nous avons entrepris d’analyser un corpus de 13 documents stratégiques élaborés par trois CSS francophones entre 1998 et 2022 afin de répondre à la question suivante : quelles actions ont été planifiées dans ces documents pour assurer la disponibilité des ressources humaines en enseignement ou pour contrer la pénurie de main-d’œuvre en enseignement ? Nous avons également cherché à connaître, par entretien semi-dirigé, les points de vue des planificateurs ou gestionnaires des ressources humaines sur les liens qui pourraient exister entre les pratiques de planification des RH en enseignement et la pénurie des personnes enseignantes actuelle. L’analyse documentaire nous a permis de produire une compréhension de la pénurie de personnel enseignant au Québec, en mettant en évidence des facteurs potentiels du phénomène dans des pratiques de planification ainsi que des tendances résidant dans ces pratiques durant la période de référence susmentionnée. Ainsi, dans les documents stratégiques des trois CSS, nous avons identifié neuf activités d’attraction, 11 activités de rétention et quatre activités de développement professionnel. Considérées généralement comme des pratiques en raison de leur transversalité et leur fréquence d’apparition dans une période de référence, elles constituent un cadre d’analyse empiriquement construit de la planification des RH en enseignement dans les CSS. À la lumière des écrits scientifiques recensés, il est justifié d’avancer que l’absence ou la négligence de ces pratiques dans les processus de planification et de mise en œuvre des actions relatives à la gestion du personnel enseignant, pourrait, en quelque sorte, contribuer à créer ou à renforcer des situations de pénurie de personnel enseignant qualifié dans les trois CSS et d’autres. Pour prévenir ces situations, nous formulons cinq recommandations à l’attention à la fois des décideurs, des planificateurs, des gestionnaires, et des chercheuses et chercheurs. En outre, pour dépasser une des limites de cette recherche, à savoir un corpus documentaire exclusivement basé sur des plans stratégiques et d’autres documents accessibles, il serait utile d’y ajouter les documents produits et utilisés à l’interne par les CSS dans l’évaluation et la planification des besoins de personnel enseignant. Enfin, il est souhaitable de s’entretenir avec un plus grand nombre de planificateurs et gestionnaires des CSS afin de recueillir plus d’informations sur les pratiques réelles de planification. Cela permettrait de mettre en lumière des pratiques gagnantes de certains CSS transférables et applicables dans d’autres.

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)0,006
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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

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Publié2023
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