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Enregistrement W1930660297 · doi:10.26522/vp.v12i1.1175

Émotions et apprentissage de l'anglais dans l’enseignement supérieur : une approche visuelle

2015· article· fr· W1930660297 sur OpenAlexvenueno aff
Alexandra Reynolds

Notice bibliographique

RevueVoix Plurielles · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le contexte actuel, où l’anglais prend une place de plus en plus importante dans l’enseignement à l’université, aussi bien pour la recherche que pour les enseignements, il est important d’explorer les attitudes des acteurs se voyant utiliser l’anglais de manière régulière au sein de l’enseignement supérieur en France. Cet article propose des outils à la fois pédagogiques et analytiques pour réfléchir sur les vécus d’enseignants-chercheurs et d’étudiants qui utilisent et apprennent l’anglais à la Faculté des Sciences de Nantes, France. Des outils méthodologiques qui associent le langage au dessin, sont proposés sous formes de mind-maps du cerveau (Buzan, Reynolds), de graphiques circulaires, de portraits corporels du langage (Busch) et de parcours de l’apprenant de l’anglais (Kehrwald). Les créations visuelles sont analysées comme étant des exemples d’identités non-figées, créées par des locuteurs qui réagissent émotionnellement à leurs environnements d’apprenants en tant que créateurs de l’anglais (Jenkins). Emotions and learning English in higher education : a visual approach. Abstract: In France, where English is gaining ground in higher education, it is important to explore the attitudes of those who now use it on a regular basis. This article describes the pedagogical and analytical tools used to gather learner-identity accounts from academics and postgraduate student users of English at the university of Nantes, France. The methodological approaches, which combined language and drawing, were based on mind-maps (Buzan, Reynolds), pie-charts, language portraits (Busch), and language learner histories (Kehrwald). The resultant notes and drawings were analysed as representations of non-fixed identities of rightful creators of English who reacted emotionally to their learning environments (Jenkins).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,242 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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