Gestion positive des situations de classe : un modèle de formation en cours d’emploi pour aider les enseignants du primaire à prévenir les comportements difficiles des élèves
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs auteurs dénoncent depuis quelques années le manque de formation des enseignants pour gérer efficacement les comportements difficiles des élèves. Afin de soutenir la réussite des élèves qui présentent des difficultés de comportement, il s’avère essentiel de développer des modèles de formation en cours d’emploi qui répondent aux besoins des enseignants. Cet article présente le programme de formation à la gestion positive des situations de classe (GPS), spécialement conçu pour les enseignants du premier cycle du primaire à partir des données probantes de recherches dans le domaine. Il vise le développement des compétences professionnelles des enseignants en matière de gestion de la classe et des comportements difficiles. Les formules pédagogiques proposées ont pour but de soutenir le développement des croyances d’efficacité personnelle chez les enseignants afin de favoriser l’implantation de pratiques éducatives permettant de prévenir les comportements difficiles et de les gérer efficacement en classe.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".