S’appuyer sur les perceptions des élèves pour mieux comprendre leur expérience en classe ordinaire : les relations entre les difficultés comportementales, les interactions en classe et leur sentiment d’efficacité personnelle
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse de doctorat en éducation propose des connaissances spécifiques au contexte scolaire québécois concernant deux concepts ayant une portée considérable sur la réussite éducative de tous les élèves : les interactions en classe et le sentiment d’efficacité personnelle (SEP). Si ces concepts ont reçu une attention soutenue de la part de la communauté scientifique en éducation de manière isolée, peu d’études ont abordé leur relation, à plus forte raison en considérant les caractéristiques comportementales des élèves. Les interactions en classe semblent se vivre de manière moins positive pour les élèves présentant des difficultés comportementales et leur SEP pourrait être différent de celui des élèves tout venant. Ces constats mènent à la question générale qui guide cette thèse : dans quelle mesure les caractéristiques comportementales des élèves du primaire influencent-elles leurs perceptions des interactions en classe et leur SEP ? Une collecte de données a été menée auprès de 574 élèves scolarisés au primaire (4e, 5e et 6e année) dans la région de l’Estrie et des Bois-Francs. Lorsque les élèves sont considérés comme un seul échantillon, leurs perceptions s’avèrent généralement positives à l’égard de la qualité des interactions de leur classe, et ce, pour les trois domaines décrivant les interactions en classe (Hamre et Pianta, 2007). Cependant, lorsque les perceptions des élèves PDC sont comparées à celles des élèves tout venant, des valeurs significativement moins élevées sont obtenues pour les domaines et sept des dix dimensions qui les décrivent. Les analyses montrent aussi que les élèves PDC ont un SEP plus faible que les élèves tout venant en classe ordinaire du primaire. L’organisation de classe et le soutien à l’apprentissage expliquent une partie de la variance du SEP des élèves. Enfin, les caractéristiques comportementales s’avèrent une variable modératrice des relations entre les domaines des interactions en classe et le SEP des 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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".