PROCESSUS D’ÉLABORATION D’UNE ACTIVITÉ EN MORPHOLOGIE DÉRIVATIONNELLE POUR LA RESSOURCE EN LIGNE ABRACADABRA
Notice bibliographique
Résumé
Soutenir les élèves dans le développement des premiers apprentissages de l’écrit est un défi pour les enseignants. Dans une perspective d’approche multimodale, l’utilisation de technologies éducatives constitue un apport pédagogique pertinent au développement des compétences de l’apprenant. Afin d’accompagner les enseignants dans leurs pratiques pédagogiques, la ressource interactive en ligne, ABRACADABRA, a été adaptée de la version originale anglaise par une équipe de chercheurs. Dans le but de correspondre aux caractéristiques de la langue française, une activité en morphologie dérivationnelle a été ajoutée à cette ressource. Cet article présente la démarche de conception de cette activité, et plus particulièrement, les critères qui ont guidé la sélection des items. Cette discussion renseignera autant le milieu scolaire que scientifique sur l’importance de considérer les caractéristiques linguistiques et, par le fait même, de souligner les forces et les limites d’un tel contrôle lors de l’élaboration d’une activité en technologie éducative.
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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».