L’enseignement du cinéma dans la classe d’arts plastiques. \nDeux études de cas d’écoles secondaires de la province de Québec.
Bibliographic record
Abstract
Cette étude qualitative s’intéresse à l’étude de deux cas de situation d’enseignement du cinéma par des \nenseignantes d’arts plastiques et tente de répondre aux questions suivantes : \n1) Qu’enseigne-t-on et qu’apprend-on pendant les cours de cinéma dans la classe d’arts \nplastiques ?; \n2) Comment enseigne-t-on le cinéma dans la classe d’arts plastiques ?; \n3) Quelle est la conception du cinéma chez les enseignantes d’arts plastiques et chez leurs élèves ? \nElle vise à mettre à jour la conception du cinéma chez les enseignantes et les répercussions de cette conception dans tous les aspects de l’enseignement de cette discipline. Elle dévoile aussi les besoins en termes de formation initiale dans les programmes universitaires en enseignement des arts et l’absence de recherche en didactique du cinéma au Québec. \nL’étude a été menée grâce à des entrevues individuelles semi-dirigées avec les enseignantes, des groupes de discussion centrée avec les élèves, de l’observation participante et l’analyse des projets des élèves et du matériel pédagogique utilisé par les enseignantes. \nL’étude a révélé que les enseignantes observées n’ont pas eu de formation initiale au primaire, secondaire, Cégep ou université pour imaginer les contenus à enseigner en cinéma ou encore les moyens pour les enseigner. Elles ont eu quelques lignes dans le programme du MEES pour les guider, le guide pratique Objectif film (ACPQ, 2012), des formations techniques ponctuelles et leur amour du cinéma. En ce sens, l’étude ne vise pas à faire la critique de la qualité de l’enseignement dispensé dans les deux classes observées, mais plutôt celle des carences en termes de curriculum, formation et matériel pédagogique. Les données recueillies par l’observation des deux classes sont donc présentées à titre de preuves concrètes de ces carences.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".