Conter à l’oral au primaire; mesure de quelques effets d’un outil d’aide àla structuration du récit : les cartes à raconter
Notice bibliographique
Résumé
L’é valuation constitue l’un des problèmes récurrents liés à l’enseignement de l’oral. Comment peut-on évaluer les productions des élèves, de façon formative autant que certificative, en tenant compte de l’ensemble des caractéristiques de l’oral ? Nous tentons de répondre à cette question en mesurant l’effet d’un jeu de cartes à raconter sur les productions orales de contes d’élèves de 5eannée primaire. Les productions narrées de trois élèves, avec et sans l’utilisation des cartes, sont analysées en détails à l’aide d’une grille d’obédience linguistique et quantitative. L’utilisation du jeu de cartes produit trois effets positifs sur les récits des élèves : ils sont plus longs et d’une complexité syntaxique plus grande; le vocabulaire employé y est plus riche; les récits attestent d’un usage généralisé du système à trois temps dans le passé. Toutefois, contrairement à ce que nous avions imaginé, les cartes à raconter n’ont pas d’effets visibles sur les composantes concernant la structure et la référence aux actants. Nous terminons le travail en proposant des pistes de réflexion didactique sur des interventions en accompagnement du jeu.
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 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 | 0,004 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».