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Record W1577284079 · doi:10.7202/1021027ar

La communauté d’apprentissage professionnelle : une démarche favorisant la réussite éducative des élèves doués ?

2013· article· fr· W1577284079 on OpenAlexaffvenueabout
Jean Labelle, Viktor Freiman, Yves Doucet

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicEducational and Psychological Assessments
Canadian institutionsUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente les résultats d’une recherche visant à mieux comprendre l’apport des communautés d’apprentissage professionnelles (CAP) à l’égard des élèves doués. Les auteurs s’interrogent sur la capacité d’une CAP à identifier les élèves doués, à dépister leurs besoins et à mettre en place les mesures pour y répondre. La recherche, de type exploratoire et qualitatif, a permis de recueillir les représentations de six enseignants d’un district scolaire francophone du Nouveau-Brunswick, soit deux pour chacun des trois ordres d’enseignement. Leurs représentations ont été validées auprès d’un groupe composé d’enseignants ressources. Des entrevues semi-dirigées, une entrevue de groupe et une analyse documentaire ont servi de méthodes et de techniques de recherche. La collecte de données s’est déroulée durant l’année scolaire 2011-2012. Les résultats montrent que les CAP implantées au Nouveau-Brunswick constituent une approche efficiente et efficace pour identifier les élèves à risque, dépister leurs besoins et y répondre. Bien que ces CAP n’aient pas pour mission de prioriser le phénomène de la douance, les stratégies élaborées en CAP ont des retombées positives sur tous les élèves, y compris les élèves doués. La démarche en CAP pourrait néanmoins être revue afin de mieux répondre aux besoins de ces derniers.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.641
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0580.011

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 head0.053
GPT teacher head0.392
Teacher spread0.339 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
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

Citations5
Published2013
Admission routes3
Has abstractyes

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