Pratiques déclarées d’enseignantes de première année du primaire auprès d’élèves immigrant-es qui sont en apprentissage du français : quelle place pour une éducation inclusive ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article documente les pratiques déclarées d'enseignantes de la première année du primaire en classe ordinaire relatives à l'accueil et au soutien au processus d'établissement des élèves immigrant-es qui s'inscrivent pour la première fois dans le réseau scolaire et qui sont en apprentissage du français (EIAF).Selon une démarche qualitative, neuf enseignantes de la grande région de Montréal, dans la province du Québec, ont été rencontrées.Deux outils de collecte de données ont été mis à profit : le réseau d'associations libres d'idées et les entretiens semi-dirigés.S'appuyant sur une typologie de Radhouane et Akkari (2022) sur les pratiques ajoutées, intégrées et empêchées, les pratiques déclarées par les enseignantes ont été analysées.La discussion permet de voir si ces pratiques s'inscrivent ou non dans une approche d'éducation inclusive.Ainsi, les analyses effectuées illustrent une sensibilité de la part des enseignantes à la diversité de leurs élèves ainsi qu'une mobilisation importante pour adapter leurs pratiques.Il semble toutefois que peu d'entre elles remettent en question des pratiques qui risqueraient de renforcer les rapports inégalitaires entre l'école et les parents ou les inégalités rencontrées par les élèves.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".