Un stage d’intervention pédagogique sous l’angle des approches inclusives : évolution des pratiques et des perceptions des stagiaires
Bibliographic record
Abstract
Cet article est tiré d’un projet de recherche mené auprès des stagiaires dans le cadre d’un programme de formation initiale des enseignant-es au Québec. Il a pour but de saisir l’évolution des pratiques inclusives de deux étudiantes stagiaires et de leurs perceptions à propos de ces pratiques tout au long d’un stage d’intervention pédagogique au primaire. Pour ce faire, nous nous sommes basées sur les cinq domaines des pratiques inclusives observables (Finkelstein, et al., 2021). La collecte de données repose sur l’analyse de trois travaux demandés aux stagiaires dans le cadre de leur stage : deux productions écrites et l’analyse d’un extrait vidéo d’une activité d’enseignement qu’elles ont réalisée. L’analyse des données est organisée en trois phases : avant, pendant et après l’expérience du stage. Elle met en exergue l’élargissement des domaines des pratiques inclusives tout au long du stage, d’une phase à l’autre. Les perceptions des stagiaires des pratiques inclusives ont également évolué, mais différemment. La perception de l’une des stagiaires s’inscrit dans la perspective d’engager et de faire participer tous/tes les élèves et celle de l’autre est orientée vers des pratiques pour des élèves ayant des besoins particuliers.
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 | 0.013 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".