L’intégration scolaire au Québec : regard exploratoire sur les défis de la formation à l’enseignement au primaire et préscolaire
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, bon nombre d’élèves avec handicaps ou en difficulté d’adaptation ou d’apprentissage (EHDAA) sont intégrés en classe ordinaire conformément à la Politique de l’adaptation scolaire (MEQ, 1999) et au Plan d’action pour soutenir la réussite des EHDAA (MELS, 2008). Cet article s’intéresse à la formation à l’enseignement destinée à préparer les enseignants à exercer en contexte d’intégration scolaire. Il vise plus spécifiquement à dresser un portrait exploratoire de la formation actuellement proposée au Québec dans les programmes de formation à l’enseignement du primaire et préscolaire. Les contributions attendues chez les enseignants oeuvrant dans un contexte d’intégration scolaire sont d’abord dégagées pour ensuite être mises en parallèle avec les éléments annoncés dans les descriptifs de cours de neuf universités québécoises francophones offrant un programme de formation à l’enseignement primaire et préscolaire. La dernière section met en évidence les défis particuliers de la formation prévue pour soutenir l’intégration scolaire au Québec.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
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.
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".