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Enregistrement W2345689906 · doi:10.7202/1035312ar

Lire des textes informatifs ou narratifs aux élèves ? Choix et conceptions des enseignants

2016· article· fr· W2345689906 sur OpenAlexaffvenue
Anne-Marie Dionne

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l éducation · 2016
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueEducational Strategies and Epistemologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesTrancePsychologyPhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche a comme objectif de faire connaître les motifs qui amènent les enseignants du préscolaire et du primaire à délaisser les textes informatifs au profit de textes narratifs lorsqu’ils font la lecture à voix haute à leurs élèves. Les données obtenues par un questionnaire et les propos de 22 enseignantes recueillis lors d’entrevues individuelles ont permis de révéler des facteurs qui orientent leurs choix lors de la sélection des textes lus à voix haute, ainsi que leurs conceptions concernant le recours aux textes informatifs pour ce type d’activité pédagogique. Les résultats mettent en évidence que des facteurs ayant une portée affective semblent guider les enseignantes interrogées lorsqu’elles effectuent leur sélection, et que leurs conceptions en regard des textes informatifs les mènent à délaisser ces textes. Nous soutenons que les enseignants doivent être conscientisés à l’importance d’exposer davantage leurs élèves aux textes informatifs lorsqu’ils leur font la lecture à voix haute.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,516
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,045 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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