Éducation inclusive en France et en Allemagne : et si on écoutait les enfants ?
Bibliographic record
Abstract
L’éducation inclusive est l’objet de vifs débats aussi bien en Allemagne qu’en France, malgré les différences des présences en classe des enfants en situation de handicap ou avec besoins éducatifs particuliers. Mais on conçoit habituellement les situations en partant du point de vue des adultes. Cette recherche qui s’appuie sur la sociologie de l’enfance et sur l’héritage des Disability Studies, prend au contraire en compte la parole des enfants. L’observation a porté sur 11 classes dans cinq écoles des deux pays. Une approche sociométrique des relations entre pairs et des interviews des enfants ont été menées. L’auteur constate une grande diversité des relations entre enfants en situation de handicap et autres enfants (de la reconnaissance au rejet) mais surtout des modalités d’acceptation plus grandes des enfants en situation de handicap dans des classes coopératives et en liaison avec les représentations des enseignants. Un point sensible et mal résolu est la continuité de la présence des enfants en situation de handicap selon les lieux de vie, en classe, dans le système scolaire ou hors école. Se pose enfin la question de l’aide éventuelle d’un enfant en situation de handicap par un enfant « délégué ».
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".