La validité prédictive de deux outils de dépistage des enfants francophones d’âge préscolaire à risque de développer des difficultés de lecture et d’écriture
Notice bibliographique
Résumé
Afin d’identifier efficacement les enfants à risque de développer des difficultés en lecture et en écriture, les dépistages doivent tenir compte : (1) des facteurs de risque qui sont inhérents à l’enfant et son milieu de vie (p.ex. un faible niveau de scolarité maternel) et (2) des facteurs de protection constitués des habiletés d’éveil à l’écrit qui prédisent le succès ultérieur en lecture et écriture (p.ex. : la conscience phonologique) (Justice, Invernizzi et Meier, 2002). Plusieurs écoles québécoises utilisent un questionnaire parental, pour documenter les facteurs de risque, en combinaison avec le Dépist’Écrit, un outil pour mesurer le développement des habiletés d’éveil à l’écrit. Le Dépist’Écrit est une adaptation francophone du Get Ready To Read (GRTR) qui est accessible gratuitement en ligne. Cependant, la validité prédictive de ces outils demeure inconnue. La présente étude vise à déterminer la validité prédictive de ces deux outils et à vérifier si la combinaison de ces deux outils permet de mieux identifier les enfants à risque que l’un ou l’autre des outils utilisés individuellement. Pour ce faire, les résultats de plus d’une centaine élèves entrant à la maternelle dans une commission scolaire du Québec seront mis en relation avec leur performance à des épreuves subséquentes de réussite en apprentissage de l’écrit. La validité prédictive du Dépist’Écrit devrait être bonne étant donné qu’il s’agit d’une adaptation francophone d’un outil anglophone dont la validité prédictive est reconnue. Selon les recommandations de Bishop et League (2006), la combinaison des deux outils devrait améliorer la validité prédictive du dépistage précoce des enfants à risque.
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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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».