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Record W4403268855 · doi:10.4000/12b35

L’orientation des élèves en situation de handicap : un risque d’inégalités dues aux aménagements d’examen ?

2024· article· fr· W4403268855 on OpenAlexaff
Arnaud Stanczak, Cristina Aelenei, Odile Rohmer, Mickaël Jury

Bibliographic record

VenueL’Orientation scolaire et professionnelle · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Malgré le développement d’une école souhaitée toujours plus inclusive, les élèves en situation de handicap (ESH) ne poursuivent pas toujours au lycée après le collège. Cet article examine le regard des enseignant·es vis-à-vis de ces élèves, particulièrement lorsqu’ils ou elles bénéficient d’aménagements dans leur scolarité. Plus précisément, en raison de stéréotypes négatifs et d’une réussite pouvant être perçue comme le fruit des aménagements plutôt que du travail de l’élève, nous faisions l’hypothèse qu’un·e ESH, réussissant son parcours et bénéficiant d’aménagements, pourrait voir son orientation moins soutenue et ses compétences moins reconnues qu’un·e élève tout-venant (ETV). Notre étude se base sur la comparaison d’un jugement de compétences et d’un conseil en orientation émis par 164 enseignant·es en formation et expérimenté·es à partir de l’examen de deux bulletins fictifs d’élèves de 3e : celui d’un ETV et l’autre d’un·e élève dyspraxique bénéficiant d’un aménagement (ordinateur vs réduction du nombre d’exercices). Contrairement à nos attentes, les résultats n’indiquent pas de différences dans les décisions d’orientation. Toutefois, si l’ESH est jugé·e plus compétent·e que l’ETV, cet avantage semble dépendre du type d’aménagement octroyé. Une discussion autour de ces observations et de ce que visent les aménagements est proposée.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.215
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.125
GPT teacher head0.470
Teacher spread0.345 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2024
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