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Record W4407138265 · doi:10.7202/1115321ar

La perception du personnel scolaire quant à la formation et à la préparation pour agir de manière inclusive en contexte pluriethnique1

2024· article· fr· W4407138265 on OpenAlexaffabout
Maryse Potvin, Diane Querrien, Zita De Koninck

Bibliographic record

VenueRevue éducation inclusive · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité LavalConcordia UniversityUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPsychologyPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article fait état d’une enquête interrégionale sur la formation du personnel scolaire à la prise en compte de la diversité ethnoculturelle, religieuse et linguistique et à ses impacts sur les compétences interculturelles et inclusives, selon les perceptions de six catégories de personnels en éducation au Québec : futurs enseignants et enseignantes, personnel enseignant en exercice depuis moins de 5 ans, responsables de formation pratique (stages) et maitres associés, conseillers et conseillères pédagogiques, et directions d’établissements primaires et secondaires (Potvin et al., 2020). Reposant sur les concepts de « sentiment de compétence » et de « compétences » interculturelles et inclusives, les résultats relèvent des situations pour lesquelles les personnes répondantes, surtout les plus expérimentées, se sentent (ou estiment le personnel scolaire) moins bien préparées à agir ou à intervenir en raison de leur formation théorique et pratique. C’est le cas notamment des situations qui font partie de l’actualité criante et des polémiques publiques, de nature davantage sociologique, éthique ou juridique (liées aux droits) plutôt que pédagogique ou didactique : les situations d’ accommodements raisonnables , de radicalisation et d’adaptation de leurs interventions pour tenir compte des réalités et besoins des enfants réfugiés ou provenant de zones de guerre.

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)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.384
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.091
GPT teacher head0.461
Teacher spread0.370 · 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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Published2024
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