Soutenir le développement langagier des enfants en maternelle : portrait de la qualité des interactions enseignant.e/enfants
Notice bibliographique
Résumé
Les enfants issus de milieux précarisés sont plus susceptibles de développer de faibles habiletés langagières (Hoff, 2003 ; Sylvestre & Mérette, 2012). En plus du milieu familial, l’environnement scolaire constitue un contexte privilégié pour prévenir certaines difficultés langagières (Dickinson, 2011). Les enfants peuvent y bénéficier d’interactions riches et diversifiées, tant avec les adultes qu’avec leurs pairs (Pence et al., 2008). C’est lorsque la qualité des interactions enseignant-enfant atteint un certain seuil que les effets bénéfiques sur les habiletés langagières seraient plus importants, surtout pour les enfants plus vulnérables (Burchinal et al., 2010). Or, la qualité de ces interactions - plus spécifiquement la qualité des stratégies de soutien au développement langagier - est très variable d’un milieu préscolaire à l’autre, selon des études québécoises (Bouchard et al., 2010 ; ISQ, 2014). De surcroît, la qualité serait plus faible dans les milieux défavorisés (Vandenbroeck, 2015). Cependant, aucune étude n’a été menée actuellement en Belgique francophone. L’objectif est de documenter la qualité des interactions et de l’utilisation de stratégies de soutien langagier par les enseignants dans les classes de deuxième maternelle en Wallonie/Bruxelles. Six enseignants de 2ème maternelle participent à la phase-pilote. Des observations in vivo et des enregistrements vidéo sont réalisés dans les classes, dans les conditions les plus naturelles possible. La qualité des interactions est évaluée à l’aide du CLASS® Pre-K (Classroom Assessment Scoring System®, Pianta et al., 2008). La Grille d’évaluation des interactions et des pratiques langagières de l’éducatrice (GEIPLE) est également complétée (Girolametto et al., 2002, traduite par Bouchard et al., 2010). Les résultats permettent d’engager une réflexion sur les modalités actuelles, et sur celles qu’il est possible d’implanter, pour mieux soutenir le développement langagier des enfants, et plus particulièrement des enfants en milieu précarisé, et d’émettre des recommandations relatives aux formations prodiguées aux enseignants.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».