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Enregistrement W2506649260 · doi:10.7202/1079021ar

La connaissance du nom des lettres : précurseur de l’apprentissage du son des lettres

2021· article· fr· W2506649260 sur OpenAlexvenueno aff
Jean-Noël Foulin, Sébastien Pacton

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Des recherches récentes ont montré que la connaissance du nom des lettres joue un rôle influent dans l’acquisition de l’écrit au cours des périodes préscolaire et scolaire. Cette connaissance contribue au développement initial de l’orthographe et de l’identification des mots écrits et elle facilite, par des mécanismes sans doute interdépendants, l’apprentissage des relations lettres-phonèmes et le développement de la sensibilité phonémique. La présente étude s’intéresse aux relations entre la connaissance du nom des lettres et l’apprentissage du son des lettres. Les participantes et les participants étaient des pré-lecteurs francophones scolarisés à deux niveaux préscolaires (4-5 ans et 5-6 ans). Ils ont effectué une tâche d’identification de pseudomots écrits en choix forcé dans laquelle ils devaient identifier, dans une paire de pseudomots différant par une seule consonne (p. ex., BOC vs VOC), le pseudomot prononcé par l’expérimentateur (p. ex., /bok/). Les enfants connaissaient le nom des consonnes utilisées dans l’étude mais ignoraient leur son. Trois variables ont été manipulées : la position de la consonne cible dans le pseudomot (initiale vs finale); le type de nom de la consonne cible (consonne-voyelle vs voyelle-consonne); la structure linguistique des pseudomots (CVC vs CCV). Les résultats ont montré que les enfants pré-lecteurs étaient capables, massivement à 5-6 ans et dans une proportion notable à 4-5 ans, d’utiliser des relations lettres-phonèmes pour distinguer des mots écrits. La discussion envisage des implications théoriques se rapportant à l’apprentissage du son des lettres et esquisse quelques suggestions d’ordre éducatif.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,290 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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