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Enregistrement W2527920424 · doi:10.1353/book48042

Voies multiples de la didactique du français

2016· book· fr· W2527920424 sur OpenAlexaboutno aff
Djaouida Hamdani Kadri, Lahcen Elghazi

Notice bibliographique

RevuePresses de l'Université du Québec eBooks · 2016
Typebook
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultipleMathematicsArithmetic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comment s’est constituée la didactique du français comme discipline à caractère scientifique ? Quels sont ses fondements épistémologiques et méthodologiques ? La didactique du français langue première, la didactique du français langue seconde et la didactique du français langue étrangère forment-elles une seule et même didactique ? Quel est le rôle du didacticien d’une langue ? Y a-t-il autant de didactiques que d’objets d’enseignement : la lecture, l’écriture, la communication orale, la grammaire, le lexique, etc. ? À ces questions, et à bien d’autres encore, trois didacticiens du français, Suzanne-G. Chartrand (Université Laval), Jean-Louis Chiss (Université Sorbonne Nouvelle – Paris 3) et Claude Germain (Université du Québec à Montréal), ont accepté d’apporter leurs réponses accompagnées parfois de nouvelles interrogations. Parlant de leurs travaux, ils nous offrent leur vision de la discipline, fruit d’un long et riche cheminement. Leurs réponses se rejoignent sous certains angles, divergent sous d’autres, traçant ainsi les diverses voies de la didactique du français. Deux autres didacticiens du français participent à la réflexion, Gladys Jean et Bernard Schneuwly ; ils nous disent, la première en introduction et le second en conclusion, ce qu’ils retiennent de ces trois voix. Adoptant la forme dynamique de l’entretien, l’ouvrage Voies multiples de la didactique du français invite le lecteur à prendre part au dialogue en découvrant de multiples voies, à les emprunter, à les prolonger, à s’en écarter, à s’en inspirer pour trouver la sienne ou à en ouvrir de nouvelles.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0080,008
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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