Enseignement efficace et données probantes
Notice bibliographique
Résumé
Le 4 mai 2023, le ministre québécois de l'Éducation, monsieur Bernard Drainville, présentait un projet de loi (le PL23) apportant de nombreuses modifications à la loi de l’Instruction publique et proposant la création de l’Institut national d’excellence en éducation (INEÉ) qui aurait pour mission de promouvoir l’excellence des services de l’éducation préscolaire et de l’enseignement primaire et secondaire. S’en est immédiatement suivi, sans surprise, une levée de boucliers dans les facultés et départements d’éducation qui n’allaient quand même pas abandonner sans coup férir leur monopole sur la formation des maîtres. L’INEÉ s’est donc retrouvé au cœur de polémiques enflammées. La contre-attaque se mit rapidement en branle. La première volée fut tirée dès la semaine suivant l’annonce alors qu’autour de 70 professeurs universitaires cosignèrent une lettre ouverte dans Le Devoir dans laquelle ils situaient le projet de loi 23 aux antipodes de la réalité éducative et décrivaient l’INEÉ comme un institut de la naïveté par excellence en éducation. Le mois suivant, dans une lettre au ton plus feutrée parue elle aussi dans Le Devoir, une trentaine de superviseurs de stage en enseignement de plusieurs universités du Québec appelaient à leur tour le ministre à renoncer à créer l’INEÉ. Comme dans un spectacle pyrotechnique, la salve la plus impétueuse fut toutefois gardée pour la fin. À l’approche de l’adoption du projet de loi n° 23, qui survint le 7 décembre 2023, plus de 240 professeurs d’université (représentant près de la moitié du corps professoral en éducation au Québec) dénoncèrent haut et fort dans les pages du Journal de Québec la réforme scolaire et pressèrent le gouvernement Legault de faire marche arrière. \n \nC’est dans ce contexte tendu qu’est paru ce printemps un essai intitulé Les données probantes en éducation et la formation à l’enseignement et signé par trois esprits indomptables qui ne se sont jamais gênés pour critiquer vivement l’indolence voire l’incurie du monde de l’éducation et pour exprimer leur désir de voir ce milieu se doter d'une véritable culture scientifique : Clermont Gauthier, professeur émérite de l’Université Laval, Steve Bissonnette, professeur titulaire à la Téluq (et, incidemment, un collègue de l’auteur de la présente recension) ainsi que Jean-Marie Van der Maren, professeur honoraire de l’Université de Montréal. Publié exclusivement en format numérique aux éditions Les pendules à l’heure et offert en libre accès à l’adresse suivante https://r-libre.teluq.ca/3232/, l’ouvrage bat en brèche les arguments traditionnels utilisés contre le recours aux données probantes de même que des idées fausses tenaces concernant la formation des enseignants. Sans pour autant être inaccessible au lecteur non spécialiste que la question de l’éducation intéresse, il va sans dire que cet essai exigeant s’adresse principalement aux universitaires courroucés par la création de l’INEÉ ainsi qu’à ceux qui demeurent assis sur la clôture.
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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 | 0,025 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,009 |
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 ».