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Record W4411193969 · doi:10.7202/1118254ar

Des récits pédagogiques illustrés et une bande dessinée : une production multimodale pouvant aider à intervenir auprès d’élèves ayant des besoins particuliers

2025· article· fr· W4411193969 on OpenAlexaff
Pauline Beaupré, Josianne Caron, Édith Jolicoeur, Sylvain Letscher

Bibliographic record

VenueMultimodalité(s) : · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité du Québec à Rimouski
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article, prenant la forme d’une documentation de pratiques, expose la démarche d’élaboration de productions multimodales qui intègrent des illustrations à des synthèses de situations réelles en donnant la voix à dix jeunes ayant des besoins particuliers et à leur famille. Le matériel découlant de ces productions (récits illustrés pédagogiques et bande dessinée) s’adresse au futur personnel enseignant dans le cadre de la formation initiale et aux personnes d’autres réseaux de services intervenant auprès de ces jeunes. Les récits pédagogiques illustrés et la bande dessinée produite fournissent des pistes pour reconnaître l’importance du développement de certaines compétences professionnelles à l’enseignement, notamment celle de collaborer avec les divers partenaires. En plus d’une description détaillée du projet mené autour des 4P (portrait, processus de cocréation, projet et production), l’article présente les principaux constats formulés par des étudiantes et des étudiants ainsi que par des ressources enseignantes ayant utilisé le matériel élaboré dans un cours. Une analyse des retombées du projet conclut le tout en soulignant que les ressources enseignantes à la formation initiale et continue ont mentionné que les récits pédagogiques constituaient un outil fort pertinent pour préparer à l’éducation inclusive.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.202
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.007
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
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 head0.162
GPT teacher head0.435
Teacher spread0.273 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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