| Titre : | Approches modèles positives en matière d’apprentissage dans le cadre de la recherche Data Must Speak : analyse méthodologique : enseignements tirés de l’approche modèle positive, des sciences comportementales, de la recherche sur la mise en œuvre et de la science de la mise à l’échelle | ||||||||||||||||
| Auteur(s) : | Lorena LEVANO GAVIDIA ; Cirenia CHAVEZ ; Alvaro FORTIN et al.
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Type de document :
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Texte
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Éditeur(s) :
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Florence : UNICEF Office of Research – Innocenti
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Année de publication :
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2022
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Description :
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78 p., bibliogr.
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Langue(s) :
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Français |
Résumé :
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La pandémie a aggravé une crise de l'apprentissage. Et pourtant, même dans les contextes éducatifs les plus difficiles, certaines écoles obtiennent de meilleurs résultats que d'autres, situées dans des contextes similaires avec un niveau de ressources équivalent. Pourquoi ces écoles, connues sous le nom d'écoles "modèles positives", obtiennent-elles de meilleurs résultats en matière d'apprentissage, de rétention, d'équité et d'égalité des sexes ? L'initiative mondiale « Data Must Speak » (DMS) vise à combler le manque de preuves tangibles pour atténuer la crise de l'apprentissage. Le volet recherche examine ce qui fonctionne, et comment mettre à l'échelle des solutions de terrain. Cette revue méthodologique présente les définitions, concepts et méthodologies clés – dont l’approche modèle positive, une manière d’envisager le changement social et comportemental - afin de guider la mise en œuvre de la recherche DMS au niveau national. En s'appuyant sur des exemples tirés de la recherche en éducation et d'autres domaines, elle présente également les meilleures pratiques.
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Sujet(s) : | , climat scolaire, absentéisme, bonnes pratiques, chef d'établissement scolaire, communication, comportement, égalité des chances, égalité des sexes, enseignant, établissement d'enseignement, gouvernance, innovation pédagogique, méthodologie, parents, planification, politique en matière d'éducation, pratique pédagogique, recherche en éducation, résultats de l'éducation, tutorat |
Zone(s) géographique(s) :
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Afrique du Sud,
Argentine,
Brésil,
Burkina Faso,
Chili,
Côte d'Ivoire,
Égypte,
États-Unis,
Éthiopie,
Ghana,
Indonésie,
Lao RDP,
Madagascar,
Mali,
Mexique,
Namibie,
Népal,
Niger,
Pakistan,
Pays-Bas,
Pérou,
Singapour,
Soudan,
Tanzanie RU,
Togo,
Vietnam,
Zambie
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Document numérique (1)
 https://www.unicef-irc.org/publications/pdf/Analyse-methodologique-pour-la-recherche-Data-Must-Speak.pdf URL |
