État des lieux sur l’inclusion en enseignement : quels constats sur la (non)représentativité de la diversité dans le corps enseignant et à la formation enseignante ?
Notice bibliographique
Résumé
La diversité est désormais appréhendée comme une pluralité de dimensions — linguistiques, culturelles, sociales ou liées au handicap — plutôt que seulement sous l’angle des besoins particuliers. Or, dans un contexte social et scolaire qui se diversifie de plus en plus vite, notamment sur le plan ethnoculturel et social, la diversité chez le corps enseignant n’est toujours pas représentative de celle en salle de classe. Un corps enseignant représentatif de cette diversité serait bénéfique à plusieurs niveaux, notamment pour le sentiment d’appartenance des élèves, et permettrait d’appuyer le mandat d’inclusion pour toutes les personnes de la société. Cet état des lieux de la littérature scientifique a pour objectif d’identifier les facilitateurs et les obstacles ayant eu des retombées sur le parcours de personnes ayant fait des études en éducation ou oeuvrant dans les systèmes scolaires. Selon une perspective écosystémique, les obstacles (p.ex. les politiques et obstacles macrosystémiques) semblent principalement liés au macrosystème, alors que les facilitateurs (p.ex. les facteurs personnels et l’entourage comme source d’appui) semblent liés au micro et mésosystème. Plus d’études sur le sujet sont nécessaires, particulièrement en contexte francophone canadien.
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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,039 |
| Communication savante | 0,019 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».