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Enregistrement W7055811461

Cultures inclusives et accompagnement d’élèves du secondaire : défis d’un Programme interdisciplinaire de citoyenneté numérique (PIC)

2023· dissertation· fr· W7055811461 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)NucleofectionPerspective (graphical)Social life
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le décalage existant entre les cultures inclusives et la participation sociale des élèves à besoins éducatifs particuliers (ÉBÉP) dans des écosystèmes de plus en plus médiés par les technologies de l’information et de la communication (TIC) soulève des inquiétudes autant chez les parents et le personnel scolaire que chez les décisionnaires politiques (Carrington et Elkins, 2002 ; Mavropoulou et al., 2021). Dans la perspective de Gardou (2012), une société inclusive offre l’opportunité à chaque personne de participer à la vie sociale moyennant des mesures adaptatives levant les contraintes d’accessibilité au patrimoine humain ou social. Cette participation sociale couvre non seulement le fonctionnement dans la vie quotidienne, mais aussi la contribution à la société dans des activités citoyennes structurées (Raymond et al, 2008). Plusieurs s’interrogent sur la balance risque-bénéfice de la participation sociale au moyen des TIC (Normand et St-Louis, 2016). Afin de traiter de problèmes d’inégalités et de cohésion sociale en lien avec ces TIC, Ribble (2006) a élaboré un programme jugé systémique par rapport aux visions réductionnistes existantes. Il considère la citoyenneté numérique comme un ensemble de règles de conduite évolutives adéquates marquées par la responsabilité et l’autodétermination dans l’utilisation des TIC (Ribble, 2021). L’absence des jeunes y compris les ÉBÉP dans les prises de décision menant à ces règles laisse émerger beaucoup de critiques (Blanch, 2019). Des travaux invitent à bannir cette vision déficitaire et à faire preuve de justice sociale et d’équité en offrant aux ÉBÉP la possibilité d’exprimer leur voix, non seulement par, mais aussi, sur les TIC (McGillivray et al., 2016). Le risque d’une récupération des velléités d’émancipation des ÉBÉP par les groupes dominants demeure (Foucault, 2008). L’originalité du présent travail réside dans la combinaison de la perspective interdisciplinaire, des modèles de citoyenneté numérique existants et de l'accent mis dans la conception du programme PIC sur les modèles de cultures inclusives, de participation sociale et d’accompagnement d'ÉBÉP. Ce choix implique la prise en compte des personnes enseignantes, des parents et des élèves du secondaire particulièrement exposés à des risques liés à une utilisation excessive des TIC. Son but consiste donc à analyser les principaux défis d’un programme interdisciplinarité d’accompagnement à la citoyenneté numérique (PIC) de personnes enseignantes, de parents et d’élèves du secondaire en contexte de cultures inclusives. Il adopte une conception pragmatiste dialectique de la citoyenneté numérique qui dépasse l’antinomie éthique posée par la conception objectiviste (étic) de valeurs partagées à transmettre et la conception subjectiviste (émique) d’une pluralité de valeurs à reconnaître (Pourtois, 2020). La méthodologie privilégiée consiste en une recherche-action collaborative impliquant des personnes participantes à ses différentes étapes pour les amener à réfléchir sur leurs actions (Desgagné et al., 2001). Elle combine cinq méthodes de collecte de données : (1) une recension intégrative des écrits à la base du programme PIC (Torraco, 2005) ; (2) des enquêtes par questionnaires pour identifier les besoins en accompagnement des élèves (Blais et Durand, 2009) ; (3) des entrevues semi-dirigées utilisées particulièrement pour identifier, d’une part, les besoins en accompagnement ou en formation des personnes participantes, et d’autre part, décrire leurs apprentissages (Savoie-Zajc, 2009) ; (4) des groupes de discussion pour identifier en amont les besoins en formation des personnes participantes et en aval leurs apprentissages (Geoffrion, 2009) ; et (5) une observation participante soutenue par un journal de bord réflexif pour décrire les stratégies d’accompagnement (Bastien, 2007). Quatre principaux défis sont ainsi relevés : (1) L’élaboration du programme PIC grâce à une actualisation de la documentation ; (2) Les besoins en accompagnement à la citoyenneté numérique sont corroborés par le culturagramme et l’écocarte révélant des élèves à profils diversifiés, issus de l’immigration récente et habitant des milieux sensibles parfois propices à l’innovation (Gaudreault, 2022 ; Granjon, 2011). Boutinet (2012) a affirmé que les besoins en accompagnement ne sont pas toujours clairement formulés chez les personnes accompagnées ; (3) Un bilan positif des apprentissages réalisés explicable par l’utilité du programme PIC pour les activités courantes (Clary et al., 1998) ; l’émergence de métaphores dans les discours témoignant de la construction de connaissances ; des récits d’expériences des parents et des personnes enseignantes révélant de changements identitaires progressifs et des sociogrammes indiquant des réseaux d’affinités des élèves leaders (Foucault, 1975); (4) Une identification de sept stratégies d’accompagnement hybrides. En dépit des limites liées à la documentation recensée porteuse de valeurs occidentales, de la nature exploratoire de la recherche et de sa posture pragmatiste permettant l’intégration de plusieurs outils, ainsi que de la portée des résultats obtenus seulement auprès de personnes volontaires de Montréal et de Laval, ce travail a contribué à défricher un domaine émergeant de la recherche en éducation. II peut se poursuivre par une étude longitudinale et envisager un échantillonnage aléatoire. Un plan de mobilisation des connaissances est envisagé pour l’intégration des résultats dans des cours universitaires et des manuels scolaires.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,022
Communication savante0,0150,007
Science ouverte0,0030,023
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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

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Publié2023
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