Trois modèles « éducatifs » : droit, potentialité et capital humain
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, j’analyse trois logiques normatives qui peuvent fonder les politiques éducatives en portant une attention particulière aux questions liées aux spécificités des sexes. Ces trois modèles éducatifs sont la théorie du capital humain, le discours du droit et l’approche des potentialités. D’abord, je décris cinq rôles que l’éducation peut jouer. Ensuite, j’analyse les trois modèles pouvant fonder les politiques éducatives. La théorie du capital humain pose un certain nombre de problèmes parce qu’elle s’avère économiciste, fragmentée et essentiellement instrumentaliste. Le discours du droit et l’approche des potentialités sont en principe des modèles multidimensionnels et inclusifs et peuvent par le fait même tenir compte des rôles intrinsèques et non économicistes de l’éducation. Toutefois, selon la manière dont quelqu’un satisfait aux exigences spécifiques des cadres théoriques du droit et des potentialités, ceux-ci peuvent également présenter des difficultés. Je termine cet article en soutenant que la visée intrinsèque des politiques éducatives devrait être d’augmenter les potentialités des individus et que nous devrions employer les discours du droit de façon stratégique, c’est-à-dire lorsqu’il est probable qu’ils amènent les gens à réaliser leurs potentialités.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».