L'intégration de la variation sociolinguistique en français langue seconde: Une étude de documents pédagogiques
Notice bibliographique
Résumé
La présente thèse s'inscrit dans un courant interdisciplinaire de recherche en langue seconde qui utilise les techniques et connaissances de la sociolinguistique variationniste, afin de tirer des conclusions quant à l'inclusion de la variation sociolinguistique dans les documents pédagogiques (DP) de français langue seconde (FLS). Des études telles que Mougeon, Nadasdi et Rehner (2002) montrent que les apprenants éprouvent des difficultés à acquérir la compétence sociolinguistique qui leur permet d'adapter leur langue au contexte socioculturel. Cette thèse s'interroge sur le rôle potentiel des DP et cherche à répondre à la question suivante: "dans quelle mesure les DP de FLS utilisés en contexte communicatif incluent-ils la variation sociolinguistique?". Une analyse systématique de quatre variables (le futur, la négation, les auxiliaires et les phrases hypothétiques) dans un corpus de 38 DP utilisés dans les classes de FLS de la 9eme à la 12eme dans la région d'Ottawa, permet de conclure que la variation sociolinguistique est généralement ignorée ou mal représentée. En effet, les variantes vernaculaires sont incluses en quantité insuffisante et les variantes standard, en quantité excessive. De plus, très peu de commentaires ou explications soulignent la variation sociolinguistique et lorsque de tels mentions explicites sont présentés, elles vont à l'encontre de ce que l'on observe dans la langue des locuteurs natifs. Les résultats montrent donc que les DP sont en effet une cause possible sinon probable des difficultés encourues par les apprenants de FLS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».