L’utilisation des principes de la conception universelle de l’apprentissage pour le développement d’un programme d’interventions basées sur la présence attentive pour les personnes adolescentes de 12 à 19 ans
Bibliographic record
Abstract
L’approche de la conception universelle de l’apprentissage soutient une planification de l’enseignement qui tient compte de la diversité des personnes apprenantes en offrant une souplesse à l’égard des moyens de présentation de l’information, des moyens d’action et d’expression, ainsi que des moyens de participation. À partir de l’expérience de recherche-développement ayant mené à la création du programme d’interventions basées sur la présence attentive R·O·C : respirer (s’)observer, (se) calmer, cet article présente un exemple d’application de la conception universelle de l’apprentissage dans le développement d’activités pédagogiques qui s’adressent à des élèves d’âges, de parcours et de profils scolaires variés. Le processus exposé permet de comprendre comment l’utilisation de la conception universelle de l’apprentissage dans le développement du programme a permis de répondre aux besoins de soutenir la compréhension d’une diversité d’élèves par rapport aux compétences socioémotionnelles visées, l’acquisition des différentes techniques liées à la présence attentive (mindfulness), ainsi que d’offrir une flexibilité aux personnes enseignantes dans l’animation des activités et leur adaptation à différents profils d’élèves. Il donne aussi un exemple d’application de la méthodologie de la recherche-développement qui vise la recherche de solutions en réponse à un besoin ou à un défi rencontré dans les milieux de pratique.
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 | 0.049 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".