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Enregistrement W2790843163 · doi:10.7202/1043528ar

Moi, jouer ? Observations sur l’acquisition du français en tant que langue seconde chez des élèves anglodominants au sein d’une classe de maternelle francophone

2018· article· fr· W2790843163 sur OpenAlexaffvenue
Rachelle Gauthier, Marianne Cormier

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesFrenchSociologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actuellement, l’école francophone en milieu minoritaire est aux prises avec de nombreux enjeux sociodémographiques alarmants qui font en sorte que le nombre d’élèves admissibles à l’école de la minorité diminue progressivement et qu’un enfant admissible sur deux n’a pas le français comme langue maternelle (Landry, 2010). De ce fait, les conseils scolaires francophones à travers le pays se heurtent au défi de maximiser la participation à l’école de langue française, ce qui se traduit par une diversité linguistique grandissante (Cormier, 2015; Farmer, 2008). Il apparaît donc essentiel de mieux comprendre les interactions entre le français et l’anglais dans les pratiques langagières des élèves. Nous rapportons ici les détails d’une étude qualitative, menée entre novembre 2015 et avril 2016 dans trois classes de maternelle francophones, qui cherchait à mieux comprendre les comportements langagiers des élèves dans des contextes éducatifs francophones où la francisation était présente. L’analyse des données provenant d’une école qui se situe dans un contexte de vitalité forte indique que les élèves anglodominants cheminaient bien à travers les stades d’acquisition d’une deuxième langue décrits par Tabors (2008) et qu’ils intégraient progressivement le français dans leurs locutions. Pour leur part, les élèves francodominants étaient portés, en novembre, à choisir l’anglais dans leurs échanges avec les élèves anglodominants, tandis qu’ils misaient fortement sur le français en avril.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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