Comment les enseignants de français enseignent et évaluent-ils le français québécois dans leur classe ? Résultats d’une étude de cas menée auprès d’enseignants au niveau secondaire
Notice bibliographique
Résumé
Bien que la didactique de l’oral connaisse une certaine effervescence et que son intégration dans le milieu scolaire soit facilitée par l’importance accrue que lui accorde le plus récent renouveau pédagogique, nous constatons que l’inconfort lié à l’enseignement et à l’évaluation de l’oral chez les enseignants du secondaire persiste toujours. Si, d’une part, les règles régissant les productions orales sont moins nombreuses et précises qu’à l’écrit, une autre problématique bien particulière complique davantage la situation : le statut du français québécois. En approfondissant les notions de norme lingustique, d’enseignement et d’évaluation de l’oral ainsi qu’en définissant des usages caractéristiques du français québécois, nous comptions poser les jalons qui nous permettront de mener notre étude de cas auprès d’enseignants de français du secondaire. Nous pouvons ainsi connaître la façon dont nos répondants enseignent et évaluent cette variété de langue, ainsi que la manière dont ils interviennent auprès de leurs élèves concernant l’usage de celle-ci.
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 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) | 0,016 | 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 ».