Pratiques collaboratives en classe : amélioration de la compréhension des consignes chez des élèves dyslexiques et autistes
Bibliographic record
Abstract
Cet article se propose d’aborder la question de la collaboration entre pairs et celle avec l’enseignant dans le cadre de classes ordinaires incluant des élèves porteurs d’autisme ou présentant des troubles spécifiques du langage écrit (dyslexie/dysorthographie). Il s’agit de définir en quoi l’approche collaborative est nécessaire pour TOUS les élèves, quels que soient leurs difficultés et leur handicap et est possible en classe pour peu que les postures éducatives maximisent l’interaction, au lieu de la minimiser comme c’est le cas dans les approches comportementales. Cette collaboration est pistée au travers des gestes pédagogiques clés de conduite de classe : les gestes de guidance orientés vers la compréhension des consignes. Les réflexions apportées sont issues d’observations effectuées en classe, dans le cadre de deux dispositifs innovants mis en œuvre en France (Le Temps des Dys) et au Québec (le Cerfa) pour favoriser la scolarisation d’élèves en situation de handicap en milieu ordinaire. L’analyse des deux corpus distincts effectuée spécifiquement pour cet article et combinée avec certains résultats de recherche (publiés par ailleurs : cf. bibliographie) met en évidence que la collaboration est bel et bien possible avec tous les élèves, mais qu’elle se réalise avec des médiations différentes et ajustées selon le handicap.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".