Défis technologiques et pédagogiques rencontrés par des enseignants lors de la mise en place d'un "projet portable" dans une école primaire de milieu défavorisé
Bibliographic record
Abstract
Depuis la dernière décennie, les outils technologiques et informatiques ont connu un essor considérable dans plusieurs sphères d’activité de la société. L’éducation n’y a pas échappé, et le ministère de l’Éducation, du Loisir et du Sport (MELS) en a d’ailleurs fait une compétence transversale dans le cadre du Programme de formation de l’école québécoise. L’intégration des TIC s’est faite à travers différents moyens, à commencer par les laboratoires informatiques, les ordinateurs à même la salle de classe et, plus récemment, par l’introduction de projets portables où chaque élève et l’enseignant disposent de leur propre ordinateur. Afin d’être mené à terme, ce projet de recherche a été inscrit dans un projet à plus grande échelle, soit celui d’une recherche financée par le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH), qui a pour objectif d'analyser les obstacles auxquels font face les enseignants dans l'intégration des technologies à l'école. Le présent projet s'est quant à lui attardé plus spécifiquement aux défis technologiques et pédagogiques inhérents aux projets portables. L’étude s'est déroulée en milieu défavorisé, dans une école primaire montréalaise. Une telle intégration demande une planification rigoureuse et un suivi continu afin d’assurer le succès du projet. De plus, il est évident que ce type de projet pose aussi des défis technologiques et pédagogiques particuliers pour les enseignants. À ce sujet, trois catégories de facteurs qui peuvent avoir un impact sur la réussite des projets portables ont été relevées, soit : les facteurs personnels (internes à l’enseignant), les facteurs relatifs au travail (contexte d'enseignement, pratiques pédagogiques, etc.), ainsi que les facteurs relatifs au matériel et à l’infrastructure. À l’intérieur de ce mémoire, différents concepts, dimensions et indicateurs sont donc explicités et mis en relation afin de mieux comprendre les défis technologiques et pédagogiques qui peuvent survenir dans le cadre de la mise en oeuvre de projets portables. Trois enseignantes rattachées à autant de groupes d’élèves ont accepté de participer à une entrevue individuelle et de répondre à un questionnaire. Les échanges par courriel ont aussi été analysés. L'ensemble des données recueillies ont fait l'objet d'analyses qualitatives. Les analyses ont montré que la catégorie de facteurs citée la plus fréquemment était celle des facteurs relatifs au travail avec une forte majorité. Des défis ont toutefois été identifiés pour toutes les dimensions.
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 | 0.029 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.011 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.003 |
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".