Les étudiants ont la parole : typologie des caractéristiques des activités technologiques de langue
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente une recherche qualitative s’appuyant sur une analyse de construits (Kelly, 1995) réalisée auprès de 71 étudiants inscrits dans des cours de français langue seconde dans cinq universités canadiennes. Les objectifs poursuivis par cette recherche sont d’une part, de réaliser un recensement d’activités technologiques de langue tels que les étudiants les ont utilisées dans leurs cours de français et d’autres part, d’établir une catégorisation des caractéristiques de ces activités. Tout en s’inspirant de certains aspects de modèles existant (Chamberland, Lavoie, et Marquis, 1996; Burnett (2000); Poellbhuber et Boulanger (2001); Perrault (2003); Cantin (2008), cet article propose une typologie de six grands types d’activités basée sur sept continuums bipolaires. Cette typologie de caractéristiques présente des profils différents pour chaque type d’activité et offre des retombées pédagogiques avantageuses pour les professeurs de langue. This paper presents the results of a qualitative construct analysis (Kelly, 1995) survey conducted with 71 students enrolled in French as a second language courses at five Canadian universities. The objectives of this research are to conduct a census of language technological activities that students have used in their French classes and to categorize their characteristics. A typology of six major types of activities based on seven bipolar continua is proposed. This typology presents different profiles for each type of activity and provides educational tools for language teachers. The typology draws on some aspects of existing models from Chamberland, Lavoie, and Marquis (1996), Burnett (2000), Poellbhuber and Boulanger (2001), Perrault (2003) and Cantin (2008).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».