COMMENT FAVORISER LE DÉVELOPPEMENT PROFESSIONNEL DES STAGIAIRES EN ENSEIGNEMENT EN SITUATION DE HANDICAP SELON LES FORMATRICES UNIVERSITAIRES ET DE TERRAIN?
Notice bibliographique
Résumé
Le nombre de personnes étudiantes dans les universités québécoises présentant une condition diagnostiquée s’élève à 28 930 et 10 % d’entre elles sont inscrites en sciences de l’éducation (Association québécoise interuniversitaire des conseillers aux étudiants en situation de handicap , 2025). Alors que toutes les universités proposent un service leur offrant des mesures d’accommodement spécifiques aux cours et aux examens, peu de repères concernent l’accompagnement à leur offrir en stage. Les formatrices (superviseures de stage et enseignantes associées) le déplorent et se questionnent relativement à leur rôle et à leurs responsabilités. Dans cet article, nous présentons le point de vue de 74 formatrices ayant répondu à un questionnaire portant sur l’accompagnement des stagiaires en enseignement en situation de handicap (SH). D’abord, les forces et les défis de ces stagiaires sont décrits ainsi que les mesures d’accompagnement mises en œuvre par les formatrices en s’appuyant sur le modèle d’accompagnement de stagiaires de Colognesi et al., (2021). Nous terminons en présentant les besoins de formation formulés par les formatrices pour mieux accompagner le développement professionnel des stagiaires en SH.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».