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Enregistrement W1718983375

Approche par les situations et intégration des TIC dans l'enseignement apprentissage du français langue d'enseignement à l'élémentaire

2012· book-chapter· fr· W1718983375 sur OpenAlexaboutno aff
Athanase Simbagoye

Notice bibliographique

RevueCairn.info · 2012
Typebook-chapter
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce texte aborde la problematique de l’enseignement du francais langue d’enseignement en contexte de reforme curriculaire et d’innovation technologique dans une ecole pilote de Dakar (Senegal). Son contenu se fonde sur des resultats d’un projet de recherche collaborative mettant en partenariat des chercheurs de la Chaire UNESCO en developpement curriculaire de l’Universite du Quebec a Montreal (CUDC) et de l’Institut national d’etude et d’action pour le developpement de l’education (INEADE, Dakar) dans le cadre d’un projet d’integration des technologies de l’information et de la communication (TIC) dans les apprentissages de base a l’ecole elementaire au Senegal [1] . Le texte montre qu’un enseignement de la langue base sur une approche par les situations de vie avec integration des TIC contribue au developpement des competences en litteratie chez les eleves. Les ameliorations dans les apprentissages en langue constatees lors des activites de lecture et d’ecriture dans une classe experimentale de CM1 y sont decrites en recourant a une double focalisation. Une focalisation qui porte sur le rapport de l’eleve a son environnement incluant les TIC et celle qui porte sur l’objet d’enseignement. A cet effet, les perspectives constructivistes et de la cognition situee nous servent de cadre de reference pour analyser l’integration des TIC dans les apprentissages de la langue d’enseignement a l’Ecole Serigne Amadou Aly Mbaye (SAAM).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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