Illustrer des données d’entretiens sur cartes sémantiques pour examiner le développement du vocabulaire de jeunes enfants
Notice bibliographique
Résumé
Résumé L’évaluation du vocabulaire auprès de jeunes enfants est un défi puisque peu d’instruments tiennent compte des processus d’apprentissage du vocabulaire. S’appuyant sur les connaissances relatives au développement des champs lexicaux, cet article propose d’organiser et de présenter, sous forme de cartes sémantiques, des données recueillies à partir d’entretiens. Afin de présenter la contribution d’une telle démarche, deux de ces cartes sont exposées, illustrant le vocabulaire expressif de deux enfants de 4 et 6 ans interrogés à trois reprises, avant et après une activité portant sur les quatre saisons. Les avantages et les limites de cette démarche sont décrits et discutés, puisque cet article a comme visée de contribuer à la création de nouveaux instruments et de nouvelles méthodes, complémentaires aux instruments déjà existants afin d’évaluer le vocabulaire de jeunes enfants. Abstract The evaluation of young children’s vocabulary is a challenge because few instruments reflect the vocabulary learning process. Based on knowledge about the development of lexical fields, this article proposes to organize and present data collected from interviews with the help of semantic maps. In order to describe the contribution of such an approach, two of these semantic maps are exposed, showing the expressive vocabulary of two children of 4 and 6 years of age before and after a learning activity on the four seasons. The advantages and limits of this approach are described and discussed, since this article intends to contribute to the creation of new instruments and new methods, complementary to existing instruments assessing the vocabulary of young children.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».