Stratégies pédagogiques suscitant la motivation dans la classe de danse : perspectives d'élèves du 2e cycle du secondaire et de leurs enseignantes
Bibliographic record
Abstract
Alors que le décrochage scolaire est malheureusement un sujet d’actualité, le gouvernement du Québec, notamment à travers le Programme de recherche sur la persévérance et la réussite scolaires, cherche à documenter et à outiller les différents acteurs du milieu scolaire pour contrer ce problème. De plus, avec l’actualisation du référentiel de compétences professionnelles de la profession enseignante publié en 2020, le ministère de l’Éducation a redéfini les balises qui orientent les enseignant·e·s dans leur pratique, notamment en ajoutant la nouvelle compétence 8 intitulée Soutenir le plaisir d’apprendre. Cette dernière prône le maintien du goût de l’apprentissage chez l’élève comme gage de réussite scolaire. Toutefois, les stratégies à mettre en place pour développer ce désir d’apprendre sont peu documentées à travers les recherches déjà menées sur la persévérance et la réussite scolaire dans le contexte de la classe de danse. Préoccupée de les documenter, nous nous sommes donc appuyée sur les repères conceptuels suivants, afin de mener une étude permettant d’identifier et de comprendre les différentes stratégies pédagogiques motivantes mises en place dans la classe de danse au secondaire : 1) la motivation (Bandura, 1991; Lieury et Fenouillet, 2019), 2) la motivation scolaire, 3) la dynamique motivationnelle (Viau, 1994a, 2000, 2009), 4) la TAD (Deci et Ryan, 2008a, 2008b, 2017; Reeve, 2012), 5) les stratégies pédagogiques, les stratégies d’enseignement et les stratégies motivantes (Bouffard et al., 2005; Dörnyei, 2001; Lasnier, 2000; Legendre, 2005; Viau, 1994a, 2000, 2009), 6) les valeurs professionnelles (Desaulniers et Jutras, 2012; Hungerford et al., 1994; Péoc’h et Ceaux, 2012; Rokeach, 1973; Schwartz, 2006). Grâce à un questionnaire électronique, nous avons d’abord sondé les perceptions de 41 élèves provenant de trois écoles secondaires de la Commission scolaire de Montréal quant à leur motivation à l’école, en danse, face aux différentes tâches proposées et stratégies mobilisées dans la classe de danse. Nous avons également mené un entretien d’explicitation de l’action (Vermersch, 1996) auprès de leur enseignante (n = 3). Finalement, nous avons rencontré deux élèves en entrevue semi-dirigée. À partir de ces données analysées, nous avons pu dégager des stratégies d’enseignement (Lasnier, 2000) motivantes adaptées à la classe de danse qui répondent aux besoins humains fondamentaux (Reeve, 2012; Deci et Ryan, 2017) et qui semblent susciter l’engagement et la motivation autodéterminée (Deci et Ryan, 2008a; 2008b; 2017) chez les élèves. Nous avons pu également cerner des valeurs professionnelles au coeur de ces choix de la mise en oeuvre de ces stratégies, notamment l’engagement corporel (Charbonneau et al., 2022) et la réciprocité. Ensuite, nous avons également pu discerner les tâches motivantes dans la classe de danse au yeux des élèves, ainsi que des conditions (Viau, 2000) mises en oeuvre par les enseignantes afin les rendre motivantes du point de vue des élèves. Enfin, nous tenons à réitérer l’importance et la place du plaisir dans la classe de danse de l’école. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : danse à l’école, motivation scolaire, dynamique motivationnelle, théorie de l’autodétermination, valeurs professionnelles, conditions d’une tâche motivante, stratégies pédagogiques motivantes
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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 | 0.006 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".