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Enregistrement W7104278391 · doi:10.71781/5976

Perceptions des pratiques d’évaluation inclusives d’enseignants du primaire ayant un sentiment d’efficacité personnelle (SEP) élevé

2022· dissertation· fr· W7104278391 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive researchResearch methodologyPublics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les groupes d’élèves hétérogènes étant de plus en plus la norme dans la classe ordinaire du primaire, les pratiques d’évaluation devraient tendre à soutenir davantage l’apprentissage afin de créer des environnements plus favorables à tous les élèves, ouverts à la diversité et de lutter contre toutes formes de discrimination, d’inégalités et d’iniquité. Intégrer des pratiques évaluatives à visée inclusive à toutes les étapes de la démarche d’évaluation pose des défis aux enseignants qui sont les principaux acteurs à les mettre en place dans leur classe. Les études ont montré que leurs perceptions envers l’évaluation en soutien à l’apprentissage et l’inclusion scolaire influencent l’efficacité et la qualité de leur travail, ce qui teinte leur sentiment d’efficacité personnelle (SEP). Ainsi, les enseignants qui sont ouverts à la diversité et enclins à mettre en place des pratiques inclusives se réfèrent surtout à deux approches réputées, soit la différenciation pédagogique et la Conception Universelle de l’Apprentissage (CUA). La première vise à apporter des solutions pour répondre aux besoins spécifiques de chaque élève, tandis que la seconde offre des principes qui permettent de baliser les actions de l’enseignant. Cette recherche descriptive qualitative se situe dans une position interprétative afin de comprendre les perceptions des pratiques d’enseignants ayant un SEP élevé en regard de l’intégration des dispositifs de différenciation et des principes de la CUA dans les cinq étapes de la démarche d’évaluation. Un questionnaire a permis de recruter 7 enseignantes qui ont accepté de participer à la recherche dont 4 à l’entrevue individuelle semi-dirigée, et les 3 autres à un groupe de discussion. Les résultats indiquent qu’en général, les dispositifs de la différenciation relatifs au contenu, au processus, à la structure et à la production ainsi que les trois principes de la CUA (représentation, l’action et l’expression, l’engagement) se retrouvent dans les pratiques rapportées par les enseignantes à leur démarche d’évaluation. En particulier, les enseignantes perçoivent une bonne maîtrise en leur capacité de diversifier les façons de présenter l’information aux élèves afin qu’ils aient une bonne compréhension des savoirs essentiels. Elles privilégient aussi les ateliers tout en optimisant les choix individuels qui permettent d’éveiller les intérêts et de développer l’autonomie. Aussi, les technologies sont fréquemment utilisées pour répondre aux besoins particuliers des élèves HDAA et pour consigner les traces des élèves au quotidien. De plus, les enseignantes se sentent à l’aise pour donner des rétroactions et des annotations constructives et variées afin de mieux orienter les élèves dans leur apprentissage. Toutefois, elles ont également précisé des pratiques qui mériteraient d’être améliorées. On peut donc conclure que ces enseignantes perçoivent qu’elles se sont bien appropriées des pratiques pour intégrer l’évaluation en soutien à l’apprentissage et pour gérer les différences se conformant ainsi aux orientations de la Politique d’évaluation des apprentissages du Québec.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0670,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
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