Les rituels dans la classe de Claire : d’une pédagogie inspirée de TEACCH à celle inspirée du Floor Time : quels changements ?
Bibliographic record
Abstract
Dans ce texte, j’aborderai le rituel comme « un mouvement corporel avec un début, une fin et une direction précise. Il assigne ainsi une position déterminée aux participants. Les mouvements du corps pendant le rituel provoquent des émotions qui sont par la suite, à l’origine d’une modification de ce rituel » (Wulf, 2003). L’objet de cet article est de questionner la double orientation « créer une stabilité » et « la mettre en mouvement » au travers de l’expérience d’une enseignante en classe spécialisée accueillant des élèves ayant un Trouble Envahissant du Développement (TED)2, accompagnée au long cours lors d’un de mes projets de recherche. Son changement de perspective d’enseignement, lorsqu’elle a quitté une pratique inspirée de l’approche TEACCH3 pour introduire du Floor Time dans sa pédagogie souligne, à plusieurs titres, un glissement de sens à propos des rituels. Après avoir brièvement présenté ce que sont les troubles envahissants du développement et les deux approches utilisées successivement par Claire, je développerai trois aspects liés à ces rituels : la mise en contrainte du corps de l’enfant, l’appropriation d’une temporalité interne, le cadre de l’apprentissage.
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 | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".