Les effets des programmes d’été de littératie : Les théories sur les opportunités d’apprentissage et les élèves « non traditionnels » dans les écoles de langue française en Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Selon des études américaines et réalisées au Canada anglais, les écarts au chapitre du rendement scolaire se creusent durant la période des vacances estivales lorsque les élèves ne fréquentent pas l’école. Néanmoins, les interventions scolaires en littératie peuvent réduire ces écarts. Le présent article présente les résultats d’une étude quasi expérimentale, effectuée dans huit conseils scolaires de district de langue française en Ontario, auprès de 682 élèves de la première à la troisième année en 2010, 2011 et 2012. Nous avons comparé la progression des résultats des tests en lecture de 361 participants aux programmes d’apprentissage pendant l’été à ceux des 321 élèves du groupe témoin entre juin et septembre. Les participants au programme d’apprentissage pendant l’été avaient au départ des résultats en lecture et résultats scolaires plus faibles, et provenaient majoritairement de milieux socio-économiques défavorisés. Néanmoins, les programmes d’apprentissage pendant l’été ont réduit les écarts préexistants entre les deux groupes. L’ampleur de l’effet d’une variété de modèles d’analyses de régression multivariées et de modèles d’appariement des coefficients de propension ont varié de 0,32 à 0,58. Ces résultats représentent un effet considérable dans le contexte de l’éducation au niveau primaire et des études sur les programmes d’apprentissage pendant l’été. Les effets sont plus importants pour les élèves dont les parents ne parlent pas exclusivement le français à la maison. Notre article applique la théorie sur les opportunités d’apprentissage au contexte des élèves dits « non traditionnels » dans les écoles de langue française en Ontario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».