Sentiment d'efficacité personnelle d'enseignants du primaire travaillant auprès d'élèves ayant un trouble du spectre de l'autisme : vécu de deux enseignantes en classe ordinaire et en classe d'adaptation scolaire
Bibliographic record
Abstract
Assurer la réussite éducative de tous les élèves, dont ceux qui présentent un handicap, est au cœur des préoccupations des acteurs en marche vers l'école inclusive. Cependant, enseigner à ces élèves, et particulièrement à ceux ayant un trouble du spectre de l'autisme (TSA), peut compotier de nombreux défis au regard des difficultés développementales qu'ils manifestent sur les plans de la communication sociale et des comportements problématiques ou intérêts restreints. Outre les particularités de ces élèves, les politiques scolaires, le contexte des classes ordinaires ou spécialisées, les relations entre les membres du personnel et avec les parents viennent complexifier l'expérience d'enseignement permettant ou non à l'enseignant de se sentir efficace. En s'appuyant sur le vécu de deux enseignantes d'élèves ayant un TSA, la présente recherche propose de se pencher sur cette complexité associée à la réussite pour tous. Les résultats proposés permettent de mettre en évidence les différents facteurs ou sources influençant le sentiment d'efficacité personnelle (SEP) des enseignantes, dans une classe ordinaire et dans une classe d'adaptation scolaire au Québec. Ils démontrent, entre autres, la force particulière des pratiques pédagogiques, collaboratives et de multiples croyances influençant le SEP des enseignantes. La discussion permettra de contribuer aux recherches futures sur les modalités de soutien à la pratique enseignante auprès de ces élèves. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : sentiment d'efficacité personnelle, enseignant, trouble du spectre de l'autisme, primaire, ordinaire, adaptation scolaire et sociale
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".