COMMENT FAVORISER LE DÉVELOPPEMENT PROFESSIONNEL DES STAGIAIRES EN ENSEIGNEMENT EN SITUATION DE HANDICAP SELON LES FORMATRICES UNIVERSITAIRES ET DE TERRAIN?
Bibliographic record
Abstract
Le nombre de personnes étudiantes dans les universités québécoises présentant une condition diagnostiquée s’élève à 28 930 et 10 % d’entre elles sont inscrites en sciences de l’éducation (Association québécoise interuniversitaire des conseillers aux étudiants en situation de handicap , 2025). Alors que toutes les universités proposent un service leur offrant des mesures d’accommodement spécifiques aux cours et aux examens, peu de repères concernent l’accompagnement à leur offrir en stage. Les formatrices (superviseures de stage et enseignantes associées) le déplorent et se questionnent relativement à leur rôle et à leurs responsabilités. Dans cet article, nous présentons le point de vue de 74 formatrices ayant répondu à un questionnaire portant sur l’accompagnement des stagiaires en enseignement en situation de handicap (SH). D’abord, les forces et les défis de ces stagiaires sont décrits ainsi que les mesures d’accompagnement mises en œuvre par les formatrices en s’appuyant sur le modèle d’accompagnement de stagiaires de Colognesi et al., (2021). Nous terminons en présentant les besoins de formation formulés par les formatrices pour mieux accompagner le développement professionnel des stagiaires en SH.
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 | 0.007 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".