Une étude exploratoire de la validité culturelle de l'outil d'observation Individualized Classroom Assessment Scoring System (inCLASS) à Grenoble (France) et à Montréal (Québec, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Dans le domaine de l'éducation de la petite enfance, la qualité des interactions sociales et éducatives est reconnue comme un facteur clé du développement des enfants, notamment en ce qui concerne leur engagement en classe. L'engagement, défini comme la capacité à interagir avec les adultes, les pairs, et à participer activement aux tâches éducatives, est influencé par de nombreux facteurs, dont la culture. Ce projet de recherche explore la validité culturelle de l'outil d'observation américain Individualized Classroom Assessment Scoring System (inCLASS) dans deux contextes francophones distincts : Grenoble (France) et Montréal (Québec, Canada). Le inCLASS, initialement développé pour des enfants américains, vise à mesurer l'engagement des enfants dans un cadre éducatif, mais son utilisation en dehors du contexte américain demeure peu étudiée. Le premier objectif de cette thèse était d'examiner dans quelle mesure le modèle factoriel du inCLASS, qui comprend des interactions avec les adultes, les pairs, et les tâches, peut être ajusté pour des enfants dans les contextes éducatifs de Grenoble (France) et de Montréal (Québec, Canada). Le deuxième objectif visait à identifier des profils latents d'engagement en fonction de la culture et des caractéristiques individuelles des enfants telles que le sexe et la langue maternelle. Cette recherche s'est appuyée sur une approche centrée sur la personne et a utilisé comme principales méthodes statistiques l'analyse factorielle confirmatoire et l'analyse de profils latents. En tout, 404 enfants (201 enfants au Québec et 203 en France) ont été observés dans des classes de maternelle 3 ans à Grenoble (France) et dans des groupes de 3 ans de centres de la petite enfance (CPE) à Montréal (Québec, Canada). Les analyses ont été menées séparément dans chaque contexte afin de respecter les spécificités culturelles et structurelles de chaque système éducatif. Les résultats ont montré que le modèle du inCLASS nécessitait des ajustements en fonction du contexte éducatif : les enfants à Grenoble (France), où le modèle pédagogique est plus structuré et centré sur l'adulte, ont présenté des niveaux d'engagement différents de ceux des enfants québécois, qui évoluent dans un contexte éducatif plus flexible et centré sur l'enfant. Le premier article de cette thèse examine l'ajustement du modèle factoriel du inCLASS aux données des échantillons de Grenoble (France) et de Montréal (Québec, Canada). Les résultats ont révélé des différences significatives dans l'engagement des enfants en fonction du contexte culturel. À Grenoble (France), les enfants ont montré un engagement plus élevé envers les tâches d'apprentissage, tandis qu'à Montréal (Québec, Canada), l'engagement social, en particulier avec les pairs, a été plus marqué. Le second article explore les profils latents d'engagement chez les enfants, révélant l'existence de quatre profils distincts : un profil de fort engagement positif, un profil d’engagement de base, un profil de fort engagement négatif et un profil de faible engagement global. Les résultats ont montré que les enfants en France étaient plus susceptibles d'appartenir à des profils d'engagement plus élevés envers les tâches, tandis que les enfants québécois étaient plus souvent classés dans des profils présentant plutôt un engagement social plus élevé. Le sexe et la langue maternelle ont également été identifiés comme des facteurs associés à l’appartenance à ces profils, bien que leur influence varie selon le contexte. Ainsi, cette thèse souligne l’influence du contexte culturel sur l’engagement observé des enfants en contexte éducatif, et plaide pour une adaptation prudente des outils d’observation comme le inCLASS aux réalités locales. Les résultats offrent une lecture plus nuancée de l’engagement en contexte interculturel et constituent une base utile pour orienter des pistes d’intervention ou de recherche future. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : engagement, interactions sociales, éducation de la petite enfance, validité culturelle, inCLASS, différences culturelles, sexe, langue maternelle
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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 | 0,024 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».