Vers une didactique des gestes d’inclusion soutenus par le numérique ? Une analyse secondaire de travaux récents sur les compétences enseignantes plurielles pour favoriser l’éducation inclusive au et par le numérique
Notice bibliographique
Résumé
L’éducation inclusive et le numérique ont de fortes répercussions sur les pratiques éducatives, réinterrogeant les compétences enseignantes nécessaires pour intégrer le numérique dans une perspective inclusive. Nous examinons, par une étude secondaire de travaux conduits récemment, en quoi l’éducation inclusive au et par le numérique renouvelle et/ou reconfigure les compétences enseignantes. Cette contribution montre la nécessité de favoriser une approche réflexive et critique du numérique pour inclure, constituée d’un travail sur les postures et les représentations, des compétences techniques, légales, collaboratives, pédagogiques et didactiques. Cette approche vise à développer la prise en compte de la diversité, la gestion polyvalente de la différenciation, de la variété et de la flexibilité des supports, des tâches, des évaluations et des stratégies, le partenariat avec les personnes concernées, la littéracie et la citoyenneté numériques. Dans cette perspective, une didactique des gestes professionnels inclusifs soutenus par le numérique gagnerait à être développée.
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 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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,028 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».