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Record W2759807477 · doi:10.7203/rase.10.3.9906

Les enseignants québécois à l’épreuve de la « gestion axée sur les résultats ». Une étude qualitative dans quatre établissements secondaires

2017· article· fr· W2759807477 on OpenAlexaffabout
Christian Maroy, Cécile Mathou, Samuel Vaillancourt

Bibliographic record

VenueRevista de Sociología de la Educación-RASE · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des années 15 dernières années, le Québec (Canada) a développé une politique d’accountability - appelée Gestion axée sur les résultats (GAR) - qui touche l’ensemble du secteur de l’éducation obligatoire de cette province. Cette politique se déploie à tous les niveaux du système éducatif (ministère, commissions scolaires et établissements) et met en place de nouveaux outils de planification et de contractualisation, ainsi que des outils statistiques qui permettent de rendre visibles les résultats (académiques) et d’établir des cibles de performances. La GAR implique une visée de changement des pratiques des enseignants pour les rendre plus « efficaces » et ainsi contribuer à réaliser les objectifs des politiques ministérielles : améliorer les taux de diplomation, les taux de réussite, réduire le décrochage scolaire. Dans cet article nous analysons les réactions des enseignants de quatre établissements secondaires face aux demandes de changement des pratiques pédagogiques qui leur sont signifiées par les gestionnaires scolaires. Pour ce faire, nous nous basons sur la typologie des réponses aux politiques éducatives développées par Cynthia Coburn (2004). Notre analyse montre que les réponses les plus fréquentes sont le rejet et l’accommodation, mais aussi le renoncement à certaines pratiques souhaitées, soit des pratiques « empêchées » par la mise en œuvre de la GAR, un type de réponse qui s’ajoute donc à la typologie de Coburn. Nous montrons aussi que ces réponses et leurs significations varient selon les pratiques concernées par l’injonction institutionnelle mais aussi en fonction du contexte de l’établissement scolaire et des diverses stratégies et configurations d’acteurs que l’on y retrouve.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.023
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.206
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.023
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0050.009
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.210
GPT teacher head0.478
Teacher spread0.268 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations5
Published2017
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