Tutorat auprès d’apprenants en situation de handicap : quels apprentissages pour les étudiants-tuteurs d’une Grande École d’ingénieurs?
Bibliographic record
Abstract
Les établissements d’enseignement connaissent depuis une dizaine d’années une augmentation importante des élèves et étudiants en situation de handicap (SH). Plusieurs de ces apprenants rencontrent des défis reliés à l’apprentissage ou à l’intégration scolaire et sociale. Pour les aider à remédier à ces difficultés, une Grande École d’ingénieurs française a déployé un programme de tutorat qui consiste à offrir un soutien disciplinaire et méthodologique à des apprenants en SH. Étant donné le caractère novateur de ce projet, nous avons mené une recherche qualitative afin d’appréhender l’expérience de 12 étudiants-tuteurs de cette Grande École ayant documenté dans un journal d’expériences chacune des séances offertes à leur tutoré. L’analyse des données met en évidence les multiples apprentissages réalisés sur les plans pédagogiques (adaptation de leurs enseignements et leurs approches), personnels (mise à contribution d’une diversité de compétences) et professionnels (évolution de leur rapport au handicap et plus grande ouverture à l’inclusion). Des défis sont également soulignés, notamment lorsque les compétences ou connaissances à mobiliser entraîne un investissement trop important, ainsi que les limites du tutorat offert en distanciel.
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 | 0.006 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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".