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Record W7067174588

L'accompagnement de l'étudiant dans sa réussite : perspectives contemporaines et innovantes

2022· article· fr· W7067174588 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)SubjectivityCapital (architecture)Capitalism
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les impératifs politiques actuels sont de permettre à un plus grand nombre d’étudiants aux profils variés d’obtenir un diplôme de l’enseignement supérieur (Gale & Parker, 2014). Cette réalité amène les institutions à gérer cette massification en renforçant une démocratisation quantitative et qualitative de l’enseignement supérieur (Bonneau et al., 2021). Des moyens importants sont ainsi déployés afin de lutter contre l’échec et apporter un accompagnement tenant compte des diversités de profils étudiants (Pariat & Lafont, 2018). Cependant les rapports de recherche démontrent que l’objectif n’est aujourd’hui pas réellement atteint : les taux de réussite n’augmentent pas dans les premières années (Brunet et al., 2021). Plusieurs auteurs soutiennent que la réussite reste fortement influencée par le bagage d’entrée de l’étudiant tel que son capital culturel et économique (Berthaud et al., 2019 ; Bonneau et al., 2021). Cette situation s’explique également par le défi particulièrement important que revêt la transition vers l’enseignement supérieur qui est parsemée d’une grande variété d’obstacles constituant autant de risques d’échec et de décrochage (De Clercq, 2019 ; Trautwein, & Bosse, 2017). Néanmoins, deux autres pistes peuvent venir expliquer cet apparent paradoxe entre important déploiement de moyens et relative inertie des effets en termes d’échec et d’abandon. D’une part, l’accompagnement à la réussite est encore majoritairement cantonné à la mise en place de dispositifs d’accompagnement non intégrés à la formation et visant uniquement à soutenir l’étudiant dans le développement de ses compétences académiques et disciplinaires. L’accompagnement peut donc être vécu par l’étudiant comme isolé et peu utile pour la réussite de sa formation (Mouhib, 2018). D’autre part, la diversité des publics étudiants est encore trop peu considérée dans l’accompagnement : la majorité des dispositifs proposent une approche unique pour tous qui peut ne pas correspondre aux besoins spécifiques de chaque profil (De Clercq et al., 2020). L’objectif de ce dossier thématique est de répondre à ces deux limites en mettant en lumière une perspective contemporaine de l’accompagnement de l’étudiant. Au travers de neuf textes issus de quatre pays francophones (Belgique, France, Québec et Suisse), notre objectif est de discuter une approche de la réussite qui intègre l’accompagnement à la réussite au sein même du programme de formation de l’étudiant et qui propose une approche diversifiée de cet accompagnement. Plus précisément, notre dossier se structure en trois temps. Premièrement, la réflexion est amorcée par trois recherches sur l’importance de tenir compte de la diversité étudiante. Ainsi, un premier article français (Perret et al.) propose d’analyser le rapport aux études des primo-entrants avant leur entrée à l’université et leurs croyances sur l’apprentissage. Ensuite, un article québécois (Phillion et Bourassa) questionne la difficulté d’accompagnement du public spécifique des étudiants en situation de handicap. Un troisième article français (Bournaud et Pamphile) analyse également la question de la diversité étudiante en identifiant différents profils émotionnels d’étudiants. Deuxièmement, la réflexion se poursuit par une analyse de la place de l’accompagnement de l’étudiant dans les situations d’enseignement-apprentissage. Ainsi, un article suisse (Felder et Charlier) discute le concept d’Environnement Personnel d’Apprentissage comme prisme d’analyse du rôle d’accompagnement de l’enseignant. Ensuite, un texte belge (De Clercq et Jacquemart) propose une modélisation des pratiques d’enseignement permettant d’analyser le rôle spécifique de l’enseignant dans la réussite de l’étudiant. Enfin, un texte québécois (Lanaris et al.) questionne l’importance de la didactique et de la gestion de classe dans le soutien de la réussite de l’étudiant. Troisièmement, le dossier se clôture par trois textes questionnant concrètement la façon d’intégrer l’accompagnement aux activités d’enseignement-apprentissage. Un texte belge (Bachy et al.) discute le rôle et les effets des activités pédagogiques intégrées pour soutenir la réussite et les compétences d’autorégulation de l’étudiant. Un texte suisse (Deschryver et al.) analyse la façon d’accompagner les étudiants vers la réussite dans des grands groupes. Pour finir, un texte belge (Huart et al.) discute l’efficacité du mentorat comme source de soutien à la réussite étudiante. Ces textes combinés soutiennent que l’aide à la réussite ne doit plus être un ensemble d’actions isolées et externes, mais plutôt une composante légitime à intégrer dans la conception même du programme de cours et des pratiques enseignantes, et à adapter aux profils variés du public étudiant.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.019
Threshold uncertainty score0.070

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0030.005
Science and technology studies0.0130.032
Scholarly communication0.0190.019
Open science0.0020.008
Research integrity0.0060.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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