Apprentissage par projet tel que mis de l’avant dans une école publique alternative au Québec : autorégulation de tâches et de ressources lors d’apprentissage dans cette activité complexe d’un élève bénéficiant d’un plan d’intervention
Bibliographic record
Abstract
Certaines difficultés entourant la planification, l’organisation des informations ainsi que la gestion des ressources humaines ou matérielles seraient fréquemment observées chez les élèves qui ont de faibles résultats scolaires (Anderson et al., 2008). Toutefois, l’enseignement et la mise en pratique de stratégies cognitives et de stratégies d’autorégulation permettraient aux élèves de développer des habiletés leur permettant de mieux réussir à l’école (Anderson et al., 2008; Malmberg et al., 2013). Dans les écoles alternatives québécoises, la pédagogie par projet est vécue par tous les élèves (RÉPAQ, 2019). Le projet est une occasion privilégiée pour l’enseignant de mettre en place des moyens personnalisés pour que les élèves développent des stratégies afin de surmonter leurs difficultés. Sachant que certains élèves peuvent avoir de la difficulté à déployer des stratégies qui leur permettent d’autoréguler leur apprentissage, (Butler et Cartier, 2018; Cartier et Butler, 2016) la question qui guide la présente recherche est la suivante : Comment un élève ayant des difficultés entourant l’organisation et la gestion des ressources autorégule-t-il son apprentissage dans un projet tel que mis de l’avant dans une école publique alternative au Québec ? Pour notre étude de cas de type qualitatif, nous avons suivi une élève de neuf ans pendant qu’elle travaillait à un projet d’écriture dans une école alternative au Québec. Nous avons réalisé trois entretiens avec cette élève et avons aussi rencontré son enseignante et l’orthopédagogue qui mettent en place des moyens d’intervention et d’enseignement de l’écriture qui permettent à leur élève de progresser dans son projet. Afin de compléter notre analyse, nous avons consulté les documents de travail de l’élève et nous avons aussi analysé l’autoévaluation de son projet. Les résultats qui découlent de cette étude nous permettent de décrire comment l’élève arrive à atteindre ses objectifs pour son projet d’écriture en recevant du support et en utilisant des moyens mis en place pour elle en plus des outils qui sont à sa disposition. Nous expliquons comment l’élève qui a des difficultés à autoréguler des tâches et des ressources travaille pour surmonter les défis qu’elle rencontre pendant son projet d’écriture afin de satisfaire aux attentes de son enseignante qui souhaite la faire progresser dans sa compétence à écrire.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".