Intégration scolaire, éducation inclusive et représentations des enseignants : de la formation initiale à la communauté éducative
Bibliographic record
Abstract
Le passage de l’intégration scolaire à l’éducation inclusive constitue un défi pour les enseignants et la question de leurs représentations dans sa mise en oeuvre est primordiale. Cet article propose une métasynthèse croisant les résultats de quatre recherches (Suisse, Québec et Nouvelle-Zélande) réalisées à différents moments du développement professionnel des enseignants en se centrant sur leurs représentations pour identifier les facteurs susceptibles de les faire progresser vers l’éducation inclusive. Cette métasynthèse fait apparaitre chez la majorité des futurs ou jeunes enseignants une forme de fixité des représentations sur les besoins particuliers des élèves. L’insertion professionnelle et l’inscription dans une communauté éducative inclusive peuvent faire évoluer ces représentations. Un tel processus transformationnel est facilité lorsqu’il est soutenu par un accompagnement des équipes-écoles et par des politiques inclusives. Cet article propose finalement diverses pistes de réflexion pour prendre en compte les représentations sociales dans la formation initiale et continue des enseignants.
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 | 0.011 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".