Enseignement efficace et données probantes
Bibliographic record
Abstract
Le 4 mai 2023, le ministre québécois de l'Éducation, monsieur Bernard Drainville, présentait un projet de loi (le PL23) apportant de nombreuses modifications à la loi de l’Instruction publique et proposant la création de l’Institut national d’excellence en éducation (INEÉ) qui aurait pour mission de promouvoir l’excellence des services de l’éducation préscolaire et de l’enseignement primaire et secondaire. S’en est immédiatement suivi, sans surprise, une levée de boucliers dans les facultés et départements d’éducation qui n’allaient quand même pas abandonner sans coup férir leur monopole sur la formation des maîtres. L’INEÉ s’est donc retrouvé au cœur de polémiques enflammées. La contre-attaque se mit rapidement en branle. La première volée fut tirée dès la semaine suivant l’annonce alors qu’autour de 70 professeurs universitaires cosignèrent une lettre ouverte dans Le Devoir dans laquelle ils situaient le projet de loi 23 aux antipodes de la réalité éducative et décrivaient l’INEÉ comme un institut de la naïveté par excellence en éducation. Le mois suivant, dans une lettre au ton plus feutrée parue elle aussi dans Le Devoir, une trentaine de superviseurs de stage en enseignement de plusieurs universités du Québec appelaient à leur tour le ministre à renoncer à créer l’INEÉ. Comme dans un spectacle pyrotechnique, la salve la plus impétueuse fut toutefois gardée pour la fin. À l’approche de l’adoption du projet de loi n° 23, qui survint le 7 décembre 2023, plus de 240 professeurs d’université (représentant près de la moitié du corps professoral en éducation au Québec) dénoncèrent haut et fort dans les pages du Journal de Québec la réforme scolaire et pressèrent le gouvernement Legault de faire marche arrière. \n \nC’est dans ce contexte tendu qu’est paru ce printemps un essai intitulé Les données probantes en éducation et la formation à l’enseignement et signé par trois esprits indomptables qui ne se sont jamais gênés pour critiquer vivement l’indolence voire l’incurie du monde de l’éducation et pour exprimer leur désir de voir ce milieu se doter d'une véritable culture scientifique : Clermont Gauthier, professeur émérite de l’Université Laval, Steve Bissonnette, professeur titulaire à la Téluq (et, incidemment, un collègue de l’auteur de la présente recension) ainsi que Jean-Marie Van der Maren, professeur honoraire de l’Université de Montréal. Publié exclusivement en format numérique aux éditions Les pendules à l’heure et offert en libre accès à l’adresse suivante https://r-libre.teluq.ca/3232/, l’ouvrage bat en brèche les arguments traditionnels utilisés contre le recours aux données probantes de même que des idées fausses tenaces concernant la formation des enseignants. Sans pour autant être inaccessible au lecteur non spécialiste que la question de l’éducation intéresse, il va sans dire que cet essai exigeant s’adresse principalement aux universitaires courroucés par la création de l’INEÉ ainsi qu’à ceux qui demeurent assis sur la clôture.
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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 | 0.025 | 0.099 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.009 |
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".