Sur la piste des facteurs d’attrition et de rétention au sein du Régime d’immersion en français à l’Université d’Ottawa
Notice bibliographique
Résumé
Le Régime d’immersion en français (RIF) de l’Université d’Ottawa offre la possibilité aux étudiants anglophones d’approfondir leur connaissance du français en faisant une partie de leurs études en français. Le présent article porte sur le cas de trois étudiantes de premier cycle en troisième et quatrième année d’études à l’Université d’Ottawa. Ces études de cas visent à étudier les facteurs d’attrition et de rétention associés à la participation de ces élèves au RIF. Des entrevues semi-dirigées ainsi que des dessins réflexifs (cartographies de parcours et de langue) ont été utilisées pour mettre en évidence l’importance et l’impact émotionnel des défis auxquels les étudiantes sont confrontées dans le RIF. L’analyse se penche sur la relation entre ces défis et des facteurs d’attrition et de rétention notamment l’atmosphère d’apprentissage dans les cours de discipline et de langue, ainsi que leurs impacts négatifs et positifs sur les étudiants. En particulier, l’étude met en évidence les obstacles externes à l’apprentissage qui entraînent des périodes de découragement susceptibles de provoquer le départ des étudiants du RIF. Inversement, les éléments positifs qui peuvent servir de contrepoids en favorisant la résilience des étudiants et renforcer la décision de demeurer dans le RIF sont abordés. Les conclusions proposent des recommandations pour le RIF liées à la préparation des nouveaux étudiants du RIF et à l’amélioration du dispositif pédagogique.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».