DE L’INFLUENCE DE LA CULTURE DES ÉCRANS SUR LA LECTURE D’ÉLÈVES EN LYCÉE PROFESSIONNEL
Notice bibliographique
Résumé
La lecture des élèves en difficulté est ici étudiée sous deux aspects. Une enquête menée sur trois ans auprès de deux classes de lycées professionnels bretons donne accès aux lectures personnelles des élèves interrogés afin d’en établir le corpus. Celui-ci permet de mesurer l’impact de la culture des écrans sur leurs choix de livres. Le deuxième aspect questionné est celui de la lecture et de la réception des oeuvres patrimoniales proposées à l’école. En effet, la culture scolaire induit d’autres modes de lecture et des comportements spécifiques face aux livres. Des entretiens avec une douzaine d’élèves permettent de saisir une certaine influence de la culture des écrans sur leur réception des oeuvres et leur résistance à la compréhension des textes. Nous proposons d’examiner quelles sont les conséquences de cette culture des écrans : constitue-t-elle un enrichissement ou bien bloque-t-elle l’accès à la culture « savante » que l’école tente de transmettre ? Nous observons un paradoxe de cette culture de l’image : si elle aide les élèves à comprendre et à apprécier un texte, elle est parfois un frein à l’imaginaire. L’apprentissage de la multilecture littéraire à l’école est donc un enjeu majeur pour conjurer une probable fracture culturelle.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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 ».