Éducation inclusive : initiative de formation menée au Canada et interrogations sur les difficultés encourues en cherchant à soutenir la « voix » de l’élève
Bibliographic record
Abstract
Ce texte est issu d’une initiative de formation sur l’éducation inclusive réalisée auprès du personnel enseignant de deux écoles de langue française à Toronto. L’éducation inclusive vise à mettre en œuvre des pratiques d’enseignement sensibles à la culture des élèves et à lutter contre toutes formes de discrimination. Si les principes d’une éducation inclusive sont formalisés dans le cadre d’une politique ministérielle, les enjeux liés à leur mise en pratique dans le quotidien de la salle de classe sont nombreux. C’est dans l’optique d’un accompagnement que nous avons facilité cette formation dans laquelle le personnel enseignant a développé divers projets en salle de classe sur une période d’une année scolaire. Nous présenterons en première partie le modèle de formation développé et chercherons à approfondir en deuxième partie un enjeu soulevé par une équipe enseignante : soutenir la voix de l’élève dans cette démarche d’éducation inclusive. Nous interrogerons la notion contentieuse de la voix de l’enfant ou de l’élève ici, un domaine d’intervention ciblé par l’éducation inclusive. Comment peut-on s’y prendre pour aborder la discrimination sans pour autant réduire les groupes discriminés au statut de victime ? Comment soutenir la voix des élèves dans une démarche d’éducation inclusive ? Ces grandes questions viennent orienter la réflexion d’ensemble qui est ici proposée.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".