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Enregistrement W2524375813 · doi:10.20360/g2x60x

Developpement des competences en litteratie universitaire : des resultats de recherche a la mise en place d’un cours de baccalaureat

2016· article· fr· W2524375813 sur OpenAlexaffvenue
Geneviève Messier, Myriam Villeneuve-Lapointe, Amélie Guay, Lizanne Lafontaine

Notice bibliographique

RevueLanguage and Literacy · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Certains étudiants universitaires inscrits en formation initiale à l’enseignement éprouvent des difficultés en écriture ou en communication orale. Afin d’y remédier, une connaissance des productions écrites ou orales (ou genres textuels) réalisées par ces étudiants, ainsi que des difficultés qu’elles occasionnaient, était nécessaire. Une recherche descriptive dont l’un des objectifs était de décrire des genres écrits et oraux que demandent les formateurs universitaires à leurs étudiants a d’abord été réalisée auprès de formateurs universitaires en formation initiale à l’enseignement de l’Université du Québec en Outaouais. À la suite de cette étude, un cours obligatoire en littératie universitaire a été créé et offert aux étudiants. La recherche a permis d’identifier les genres textuels à privilégier et les difficultés présentes chez les étudiants, lesquels peuvent être mis en perspective avec le nouveau cours. Cet article présente à la fois les résultats de cette recherche et ceux de la mise en place de ce cours.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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