S'instruire des paroles d'élèves au sujet de l'étude de l'orthographe lexicale
Notice bibliographique
Résumé
Resume La presente recherche s’est interessee a la situation d’etude de l’orthographe lexicale a la maison au moyen d’entretiens aupres de 272 eleves du premier cycle du primaire. Les resultats ont revele differentes manieres d’operer chez les eleves pour s’acquitter de cette tâche. Si une bonne part des eleves consacrait du temps pour etudier l’orthographe a la maison, 4 eleves sur 10 se faisaient dicter les mots par un parent sans consacrer prealablement du temps d’etude. Diverses strategies sont evoquees par les eleves pour encoder l’orthographe, mais ce sont les filles et les eleves sans difficulte qui ont declare utiliser le plus de strategies et celles-ci etaient davantage diversifiees que chez les garcons et les eleves en difficulte. Les eleves ont rapporte que les strategies etaient le plus souvent utilisees en copiant les mots avec modele. C’etaient majoritairement les meres qui soutenaient les enfants au regard de cette tâche scolaire a domicile. Abstract This study focuses on the learning process of vocabulary spelling at home. Data were collected using interviews with 272 students of Grades 1 and 2. Results reveal that students accomplish this task in different ways. A large proportion of students spend time studying spelling at home. However, 4 out of 10 students do not study vocabulary words prior to their parents reading them out loud. Students use various strategies to learn spelling, but girls and students without difficulties reported using more strategies compared to boys and students with difficulties. Students indicated that strategies are most often used when they copy words using a model. It is mostly mothers who support children during spelling study at home.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».