Élaboration et appréciation d’un cours sur les perspectives autochtones destiné à la formation à l’enseignement : le cas d’une université québécoise
Bibliographic record
Abstract
Le 62e appel à l’action de la Commission de vérité et réconciliation (CVR) du Canada incite les gouvernements à « prévoir les fonds nécessaires pour permettre aux établissements d’enseignement postsecondaire de former les enseignants sur la façon d’intégrer les méthodes d’enseignement et les connaissances autochtones dans les salles de classe » (2015, p. 256). Plusieurs universités canadiennes ont déjà entamé l’autochtonisation de leurs programmes de formation à l’enseignement, alors que les universités québécoises francophones commencent à peine ce processus. Cet article relate le parcours d’inclusion d’un cours sur les perspectives autochtones à la Faculté d’éducation de l’Université de Sherbrooke, au Québec. L’argumentaire et les résultats s’articulent autour de ces deux questions : Comment développer un cours sur les perspectives autochtones pour les programmes de formation initiale à l’enseignement? Quelle appréciation en retirent les personnes étudiantes en enseignement ayant suivi ce cours? Méthodologiquement, cette étude suit un processus de recherche-action collaborative. Onze personnes ont participé à l’élaboration du cours et vingt-cinq personnes étudiantes en enseignement ont commenté le cours proposé. Les résultats préliminaires révèlent l’importance de la coconstruction et de la coréalisation d’un tel cours par et avec les personnes autochtones et les organisations scolaires autochtones. Il s’en dégage que les personnes étudiantes en enseignement, qu’elles soient Allochtones ou Autochtone, ressortent de ce cours satisfaites et s’engagent à inclure les perspectives autochtones dans leurs classes.
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 | 0.012 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.038 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".