La diversité ethnoculturelle en formation initiale des enseignants : création d’une ressource collaborative pour le développement de la compétence interculturelle
Bibliographic record
Abstract
L’enseignant d’aujourd’hui, en raison de la diversité ethnoculturelle au sein des écoles québécoises est appelé à répondre aux exigences d’une société tournée vers l’avenir, à jouer « un rôle de passeur culturel » tel que présenté par Zakhartchouk en 2005. On constate des transformations à la fois du système scolaire québécois et de la population scolaire québécoise au cours des années, et cette diversité ethnoculturelle croissante entraîne alors l'apparition de nouveaux défis pour les futurs enseignants de l’école québécoise (Steinbach, 2012). La perspective d’un apprentissage collaboratif à travers les communautés d’apprentissage virtuelles retient l’intérêt de nombreux praticiens et chercheurs et peut s’avérer une piste de réflexion intéressante pour élaborer des notions communes et rompre l’isolement des enseignants. Cette recherche vise à donner l'accès aux enseignants en formation initiale du Québec, à davantage de ressources portant sur la diversité ethnoculturelle issues de la littérature, des recherches et des pratiques.
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 | 0.009 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".