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Record W1505317503 · doi:10.71781/5551

Étude de la mise en oeuvre de la réforme du curriculum québécois du primaire, de 1997 à 2003

2010· dissertation· fr· W1505317503 on OpenAlexaboutno aff
Anylène Carpentier

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2010
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGovernment (linguistics)CurriculumPolitical sciencePoliticsHumanitiesScale (ratio)SociologyWelfare economicsLibrary scienceComputer sciencePedagogyGeographyCartographyEconomicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les politiques éducatives se multiplient à l’échelle des pays industrialisés mais celles-ci semblent rencontrer de graves problèmes d’atteinte de résultats concrets et satisfaisants. La mise en œuvre d’une politique, notamment les stratégies gouvernementales « hybrides » sélectionnées, c’est-à-dire des stratégies d’implantation de politiques qui misent à la fois sur des stratégies « top-down » et aussi « bottom-up », semble être un élément-clé à considérer pour leur efficience (Gather-Thurler, 2000; Van Zanten, 2004; Fullan, 2005, 2007). Or, les connaissances concernant ces stratégies de mise en œuvre sont partielles, encore peu développées et les raisons qui expliquent ces choix politiques se font rares; ce qui rend la production de politiques effectives et durables difficile (Fullan, 2000; Leithwood et Earl, 2000; Van Zanten, 2004). Le Québec a entrepris, en 1997, une réforme à grande échelle de son système d’éducation; réforme qui mise explicitement sur des stratégies gouvernementales « hybrides » pour sa réalisation. Cette étude s’attarde à cette réforme, plus spécifiquement à sa réforme du curriculum au primaire, afin de : 1) retracer les grands moments-clés de la mise en œuvre de la politique associés aux différentes dimensions du concept d’« hybridité »; 2) identifier et décrire les stratégies gouvernementales « hybrides » qui leur sont associées; 3) formuler des hypothèses explicatives provisoires et les valider; 4) élaborer un modèle explicatif et 5) expliciter l’incidence du modèle proposé sur les théories existantes. Cette étude de cas est effectuée par l’entremise de deux formes de cueillette de données complémentaires : une analyse documentaire et des entrevues semi-dirigées. Une analyse documentaire est réalisée à partir des documents formels de l’autorité publique (N=14) et d’une revue de presse, de 1995 à 2003 (N=648). Les entrevues (N=23) visent, pour leur part, à recueillir les propos des : 1) concepteurs et décideurs; 2) opérationnalisateurs; 3) concepteurs-opérationnalisateurs et 4) experts. La combinaison des données recueillies permet d’établir la comparaison entre le processus et la structure (Meny et Thoenig, 1989), le prescriptif et l’effectif, afin de comprendre la vraie dynamique qui a animé le processus de mise en œuvre de la politique étudiée. Ainsi, l’examen du processus de mise en œuvre de la réforme du curriculum québécois du primaire permet de retracer le modèle d’implantation de la politique curriculaire québécoise. Ce modèle d’implantation novateur fait état du fait que des stratégies hybrides non improvisées et exigeantes furent pensées et proposées par les autorités québécoises. Ce modèle d’implantation élaboré permettait de penser que la politique curriculaire québécoise allait, possiblement, permettre d’obtenir des résultats tangibles et durables dans les milieux scolaires. L’analyse de la structure de mise en œuvre révèle, pour sa part, que les stratégies d’implantation qui se sont déployées sur le terrain rejoignaient presqu’intégralement les stratégies « hybrides » initialement prévues. Le processus d’implantation a cependant connu une évolution différente de celle attendue. La mise en œuvre concrète qui s’est vécue sur le terrain fut difficile et hasardeuse, malgré l’approche « hybride » adoptée. Les éléments qui expliquent les difficultés d’implantation vécues sont présentés et analysés dans cette étude.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.690
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.307 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2010
Admission routes1
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