La mise en oeuvre du programme d’histoire du Québec et du Canada dans deux communautés autochtones non conventionnées
Bibliographic record
Abstract
La Commission de vrit et rconciliation du Canada (CVR, 2015) a mis en lumire l'importance de l'enseignement de l'histoire dans le processus de rconciliation, particulirement dans le contexte postcolonial du Canada et du Qubec.En rponse aux nombreux appels l'action de la CVR, il apparait essentiel de s'intresser au cours d'Histoire du Qubec et du Canada (HQC) de troisime et quatrime secondaire (MEES, 2017), notamment la manire dont il est enseign dans les communauts autochtones.L'histoire peut reprsenter un sujet sensible, surtout lorsqu'enseign une population historiquement marginalise (Moisan, 2019), d'o l'importance pour les enseignants de s'adapter leurs lves.Selon Lvesque (2016), c'est souvent l'enseignant qui va donner une teinte spcifiquement autochtone un programme, travers ses interventions en classe.Cette recherche vise identifier comment les enseignants d'histoire, dans une communaut autochtone non conventionne, adaptent ou particularisent le programme HQC en troisime secondaire.Pour rpondre cette question, une recherche qualitative descriptive utilisant des entretiens semi-dirigs et de l'observation en classe a t mene dans deux coles de la nation innue.Les donnes recueillies ont permis d'identifier diffrentes stratgies de particularisation, notamment l'addition de contenus, l'intgration d'exprience et l'action sociale (Moisan, 2019).Celles-ci touchaient entre autres les concepts de culture, de territoire et de politique.ix Plusieurs obstacles ont galement t identifis, dont certains sont lis au programme HQC, tandis que d'autres ne le sont pas et touchent des aspects plus gnraux.Cette tude permet de souligner l'importance de soutenir les enseignants dans leurs dmarches de particularisation, et suggre diffrentes pistes pour de futures recherches portant sur l'enseignement de l'histoire nationale en contexte autochtone.
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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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.006 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.005 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".