Le processus décisionnel sous-jacent à la rétroaction corrective des enseignants de français langue seconde à l'oral
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de cette étude qualitative est de décrire et de comprendre le processus décisionnel sous-jacent à la rétroaction corrective d’un enseignant de langue seconde à l’oral. Pour ce faire, elle décrit les principaux facteurs qui influencent la décision de procéder à une rétroaction corrective ainsi que ceux qui sous-tendent le choix d’une technique de rétroaction particulière. Trois enseignantes de français langue seconde auprès d’un public d’adultes immigrants au Canada ont participé à cette recherche. Des séquences complètes d’enseignement ont été filmées puis présentées aux participantes qui ont commenté leur pratique. L’entretien de verbalisation s’est effectué sous la forme d’un rappel stimulé et d’une entrevue. Cet entretien constitue les données de cette étude. Les résultats ont révélé que la rétroaction corrective ainsi que le choix de la technique employée étaient influencés par des facteurs relatifs à l’erreur, à l’apprenant, au curriculum, à l’enseignant et aux caractéristiques des techniques. Ils ont également révélé que l’apprenant est au cœur du processus décisionnel rétroactif des enseignants de langue seconde. En effet, les participantes ont affirmé vouloir s’adapter à son fonctionnement cognitif, à son état affectif, à son niveau de langue et à la récurrence de ses erreurs. L’objectif de cette étude est d’enrichir le domaine de la formation initiale et continue des enseignants de L2. Pour cela, des implications pédagogiques ont été envisagées et la recommandation a été faite de porter à la connaissance des enseignants de L2 les résultats des recherches sur l’efficacité des techniques de rétroaction corrective, particulièrement celles qui prennent en compte les caractéristiques des apprenants.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».