Ãtude de la mise en oeuvre de la réforme du curriculum québécois du primaire, de 1997 à 2003
Bibliographic record
Abstract
Les politiques éducatives se multiplient à l’échelle des pays industrialisés mais celles-ci semblent rencontrer de graves problèmes d’atteinte de résultats concrets et satisfaisants. La mise en œuvre d’une politique, notamment les stratégies gouvernementales « hybrides » sélectionnées, c’est-à-dire des stratégies d’implantation de politiques qui misent à la fois sur des stratégies « top-down » et aussi « bottom-up », semble être un élément-clé à considérer pour leur efficience (Gather-Thurler, 2000; Van Zanten, 2004; Fullan, 2005, 2007). Or, les connaissances concernant ces stratégies de mise en œuvre sont partielles, encore peu développées et les raisons qui expliquent ces choix politiques se font rares; ce qui rend la production de politiques effectives et durables difficile (Fullan, 2000; Leithwood et Earl, 2000; Van Zanten, 2004). \nLe Québec a entrepris, en 1997, une réforme à grande échelle de son système d’éducation; réforme qui mise explicitement sur des stratégies gouvernementales « hybrides » pour sa réalisation. Cette étude s’attarde à cette réforme, plus spécifiquement à sa réforme du curriculum au primaire, afin de : 1) retracer les grands moments-clés de la mise en œuvre de la politique associés aux différentes dimensions du concept d’« hybridité »; 2) identifier et décrire les stratégies gouvernementales « hybrides » qui leur sont associées; 3) formuler des hypothèses explicatives provisoires et les valider; 4) élaborer un modèle explicatif et 5) expliciter l’incidence du modèle proposé sur les théories existantes.\nCette étude de cas est effectuée par l’entremise de deux formes de cueillette de données complémentaires : une analyse documentaire et des entrevues semi-dirigées. Une analyse documentaire est réalisée à partir des documents formels de l’autorité publique (N=14) et d’une revue de presse, de 1995 à 2003 (N=648). Les entrevues (N=23) visent, pour leur part, à recueillir les propos des : 1) concepteurs et décideurs; 2) opérationnalisateurs; 3) concepteurs-opérationnalisateurs et 4) experts. La combinaison des données recueillies permet d’établir la comparaison entre le processus et la structure (Meny et Thoenig, 1989), le prescriptif et l’effectif, afin de comprendre la vraie dynamique qui a animé le processus de mise en œuvre de la politique étudiée. \nAinsi, l’examen du processus de mise en œuvre de la réforme du curriculum québécois du primaire permet de retracer le modèle d’implantation de la politique curriculaire québécoise. Ce modèle d’implantation novateur fait état du fait que des stratégies hybrides non improvisées et exigeantes furent pensées et proposées par les autorités québécoises. Ce modèle d’implantation élaboré permettait de penser que la politique curriculaire québécoise allait, possiblement, permettre d’obtenir des résultats tangibles et durables dans les milieux scolaires. L’analyse de la structure de mise en œuvre révèle, pour sa part, que les stratégies d’implantation qui se sont déployées sur le terrain rejoignaient presqu’intégralement les stratégies « hybrides » initialement prévues. Le processus d’implantation a cependant connu une évolution différente de celle attendue. La mise en œuvre concrète qui s’est vécue sur le terrain fut difficile et hasardeuse, malgré l’approche « hybride » adoptée. Les éléments qui expliquent les difficultés d’implantation vécues sont présentés et analysés dans cette étude.
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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 | 0.004 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.004 |
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".