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Record W4312178354 · doi:10.18357/otessac.2022.1.1.26

Pratiques d'enseignement inclusives dans l'enseignement collégial pendant la pandémie de COVID-19 : l'apprentissage en ligne et hybride a-t-il apporté des changements ?

2022· article· fr· W4312178354 on OpenAlexafffundvenue
Géraldine Heilporn, Simon Larose, Catherine Beaulieu

Bibliographic record

VenueThe Open/Technology in Education Society and Scholarship Association Conference · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicSports and Physical Education Research
Canadian institutionsCégep de Saint-LaurentUniversité Laval
FundersFonds de Recherche du Québec-Société et CultureUniversité Laval
KeywordsHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceArtMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

La mise en œuvre de pratiques d'enseignement inclusives dans l'enseignement postsecondaire dépendait, jusqu'à présent, d'initiatives individuelles du corps professoral. Cependant, la pandémie de COVID-19 a poussé les enseignants à repenser leurs pratiques et à déplacer leurs cours en ligne. L'objectif de cette étude exploratoire est d'analyser l'évolution des pratiques pédagogiques inclusives en enseignement collégial, suite au passage des cours en présentiel aux cours mixtes et en ligne durant la pandémie. Des données qualitatives ont été recueillies à partir de 25 entrevues avec des étudiants handicapés. Les résultats montrent une progression dans l'accessibilité des supports de cours et dans l'utilisation des outils technologiques pour diversifier les formats de présentation des contenus. Les évaluations ont également montré une certaine diversification. Cependant, les résultats suggèrent que les possibilités d'engagement et de participation des étudiants aux cours en ligne et mixtes étaient assez limitées. L'enseignement est également perçu comme moins inclusif et moins structuré par les étudiants, sauf dans les cours où les enseignants réservent un temps spécifique pour les questions et pour résumer les points importants. Les résultats sont discutés en tenant compte des principes et des pratiques pour soutenir l'apprentissage et l'engagement de tous les élèves, en reconnaissant la variabilité de leurs besoins et de leurs préférences.

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)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.233
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0050.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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 head0.059
GPT teacher head0.431
Teacher spread0.372 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

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

Citations0
Published2022
Admission routes3
Has abstractyes

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