Une expérience de coenseignement bilingue à l’école primaire
Bibliographic record
Abstract
HRONIQUE • Milieu scolaireAprès plus de deux ans de pandémie et plusieurs années où il y a eu une augmentation des élèves ayant des besoins particuliers (CSE, 2017), on peut observer une fatigue générale chez le personnel enseignant.Le milieu bilingue ne fait pas exception à cette réalité.En effet, en plus de cette situation, les écoles anglophones manquent de continuité entre l' enseignement du français et de l'anglais, ce qui engendre une coupure pour les élèves.Cette situation nous a amenées à nous remettre en question.S'assurer de l' engagement des élèves malgré leurs difficultés, gagner du temps tout en promouvant le français, et retrouver notre passion sans épuisement professionnel sont nos principales priorités.C' est en recensant certaines recherches que nous avons décidé de prendre part à l'aventure du coenseignement.Plusieurs études portent sur le coenseignement entre un enseignant et un orthopédagogue (Dubé et al., 2021).Puisque nous sommes en milieu bilingue et enseignons chacune une langue différente, nous exerçons un coenseignement différent de ce qui est présenté dans la littérature scientifique.Pour cette raison, nous avons convié une chercheuse à venir observer dans nos classes.Dans cet article, nous présenterons notre expérience de coenseignement bilingue.
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| 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".