Cahier des charges fonctionnel pour la conception et l’évaluation des plans d’intervention
Bibliographic record
Abstract
La politique québécoise de l’adaptation scolaire confirme que le plan d’intervention (PI) constitue l’outil privilégié pour répondre aux besoins des élèves handicapés ou en difficulté d’adaptation ou d’apprentissage. Toutefois, la recension des écrits nous informe que le plan d’intervention est encore loin d’être efficace. Le Ministère de l’Éducation, des Loisirs et des Sports du Québec (MELS, 2004) ainsi que l’Office of Special Education and Rehabilitative Services des U.S. department of Education (dans Eichler, 1999) ont bien identifié et présenté explicitement cinq à six fonctions du PI mais, aucun des deux organismes ne définit ce qu’est une fonction, à quoi elle sert, son importance relative et ce qu’elle implique. De plus, on retrouve, explicitement ou implicitement, soit dans le cadre de référence pour l’établissement des PI (MELS, 2004), soit dans la revue de la littérature, soit dans les milieux de pratique plusieurs autres fonctions que le PI remplit ou devrait remplir. Ce flou entourant le concept de fonction entraîne un manque de rigueur dans la conception des PI, car « lorsque la totalité des fonctions a été identifiée, elle permet le développement d’un produit répondant à l’usage attendu » (Langevin et coll., 1998). Il y a d’emblée une somme de fonctions qu’un PI remplit déjà et d’autres sûrement à remplir. Or, cela n’a pas été élucidé, précisé et validé. Le but de la présente recherche a été de définir les rôles du PI au regard des besoins de ses différents utilisateurs. Les objectifs spécifiques ont été les suivants, 1) Identifier les différents utilisateurs d’un PI, 2) Identifier les besoins des différents utilisateurs d’un PI, 3) Identifier les fonctions qu’un PI doit remplir afin de satisfaire les besoins de ses utilisateurs, 4) Créer un cahier des charges fonctionnel pour la conception et l’évaluation d’un PI, 5) Identifier certains coûts reliés à la conception d’un PI. Afin d’atteindre les objectifs précités, nous avons eu recours à la méthode de l’analyse de la valeur pédagogique (AVP) (Langevin, Rocque et Riopel, 2008). La méthode d’AVP comportait une analyse des besoins des différents utilisateurs potentiels, une analyse de la recension des écrits, une analyse des encadrements légaux, une analyse de produits types et une analyse écosystémique. En conclusion, nous avons identifié les différents utilisateurs potentiels d’un PI, identifié les différents besoins de ces utilisateurs, identifié les fonctions qu’un PI doit remplir pour satisfaire leurs besoins, crée un cahier des charges fonctionnel (CdCF) pour la conception et l’évaluation des PI et identifié certains coûts liés à la conception d’un PI. Le CdCF pourra servir à concevoir des PI et à évaluer leur efficience. Une partie du CdCF pourra aussi remplir un rôle prescriptif pour la conception d’outil de soutien à l’élaboration du PI. Enfin, le CdCF pourra servir à la formation et à la recherche en éducation.
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 | 0.130 | 0.166 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.013 |
| Open science | 0.005 | 0.007 |
| Research integrity | 0.007 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".