L’apprentissage actif chez les enfants d’âge préscolaire : une étude collaborative sur l’évolution des pratiques d’une enseignante en contexte d’ateliers libres
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche collaborative vise à investiguer les pratiques favorables à l’apprentissage actif, plus particulièrement en contexte d’ateliers libres. Pourquoi s’intéresser aux pratiques des enseignantes de l’éducation préscolaire? Actuellement, au Québec, les approches pédagogiques à privilégier à l’éducation préscolaire font l’objet de plusieurs questionnements. Des recherches (Larivée et Terrisse, 2002, Miller et Almon, 2009) montrent la pertinence de recentrer les pratiques autour de la mission développementale, bien qu’il semblerait qu’on s’en éloigne de plus en plus. Les résultats de recherche montrent les effets positifs, pour le développement et la réussite scolaire de l’enfant, d’une approche qui privilégie le développement global des enfants (Marcon, 2002; Simard, Tremblay, Lavoie et Audet, 2013). Cette approche reconnait que c’est en jouant et en étant actif que l’enfant se développe et apprend. La présente étude prend appui sur des auteurs connus tels que Dewey, Piaget, Vygotsky et Weikart, sur le modèle de développement approprié et sur le fonctionnement par ateliers libres pour circonscrire le cadre de référence. Afin d’investiguer l’objet de recherche, la méthodologie puise aux sources de l’ethnométhodologie et de l’interactionnisme symbolique qui permettront de fonder nos choix méthodologiques et de circonscrire les conditions nécessaires à une recherche collaborative. La démarche d’analyse met en lumière le processus d’enquête d’une enseignante qui relève le défi d’une classe jumelée d’une maternelle et d’une première année. Les résultats de cette étude montrent comment l’enseignante procèdera à différents changements et modifications de ses pratiques, dans ce processus, afin de favoriser l’apprentissage actif chez l’enfant. Ce faisant, elle met en œuvre des stratégies d’action en cohérence avec un cadre qui guide tout son agir afin de motiver les enfants de sa classe à apprendre. Les limites de cette recherche résident dans la singularité du contexte de classe dans lequel nous avons investigué l’objet de recherche et dans la double pertinence de cet objet qui arrive à point autant pour la chercheuse que pour l’enseignante.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".