La rétroaction corrective écrite en francisation au Québec : les techniques, les types d’erreurs et la compétence des apprenants à l’écrit
Notice bibliographique
Résumé
La rétroaction corrective (RC) se définit comme étant un indice permettant à l’apprenant de savoir que son utilisation de la L2 est incorrecte (Lightbown et Spada, 2006). Les chercheurs reconnaissent de plus en plus l’importance de la RC à l’écrit (Ferris, 2010). La recherche sur la RC écrite s’est grandement concentrée sur l’évaluation des différentes techniques de RC sans pour autant commencer par comprendre comment les enseignants corrigent les textes écrits de leurs élèves et à quel point ces derniers sont en mesure d’utiliser cette RC pour réviser leurs productions écrites. Cette étude vise à décrire quelles techniques de RC sont utilisées par les enseignants de francisation ainsi que comment les étudiants incorporent cette RC dans leur révision. De plus, elle veut aussi vérifier si les pratiques des enseignants et des étudiants varient selon le type d’erreur corrigée (lexicale, syntaxique et morphologique), la technique utilisée (RC directe, indirecte, combinée) et la compétence des étudiants à l’écrit (faible ou fort). Trois classes de francisation ont participé à cette étude : 3 enseignants et 24 étudiants (12 jugés forts et 12 faibles). Les étudiants ont rédigé un texte qui a été corrigé par les enseignants selon leur méthode habituelle. Puis les étudiants ont réécrit leur texte en incorporant la RC de leur enseignant. Des entrevues ont aussi été réalisées auprès des 3 enseignants et des 24 étudiants. Les résultats indiquent l’efficacité générale de la RC à l’écrit en langue seconde. En outre, cette efficacité varie en fonction de la technique utilisée, des types d’erreurs ainsi que du niveau de l’apprenant. Cette étude démontre que ces trois variables ont un rôle à jouer et que les enseignants devraient varier leur RC lorsqu’ils corrigent.
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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».