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Enregistrement W3044204467 · doi:10.37213/cjal.2020.26448

Utilisation du vocabulaire grammatical dans des entretiens métagraphiques d’élèves de troisième

2020· article· fr· W3044204467 sur OpenAlexvenueno aff
Hélène Le Levier, Catherine Brissaud

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Linguistics · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous étudions le vocabulaire grammatical utilisé par des élèves de la quatrième année du secondaire français lors d’entretiens sur les procédures ou représentations métagraphiques mobilisées lorsqu’ils orthographient. Le vocabulaire utilisé est emprunté à la grammaire scolaire. Sa densité et sa pertinence varient beaucoup. Certains termes utilisés dès l’école primaire sont maitrisés par une proportion étonnamment faible d’élèves. Ainsi adjectif n’est utilisé de manière pertinente que dans 76,2 % des occurrences, pronom dans 58,3 % et déterminant dans 52,4 %. Afin d’évaluer le rôle de ce vocabulaire dans l’analyse orthographique des élèves, des tests de corrélation ont été effectués pour mettre en relation d’une part la réussite orthographique et d’autre part la diversité des termes grammaticaux utilisés de façon pertinente, le nombre de procédures de substitution et le nombre d’analyses syntaxiques. Toutes ces corrélations se sont révélées positives et significatives, mais les analyses syntaxiques sont plus fortement corrélées à la réussite orthographique. L’utilisation du vocabulaire grammatical ne se révèle pas indispensable puisque certains élèves orthographient correctement sans y avoir recours, mais il est notable qu’aucun élève ayant recours à du vocabulaire pertinent n’aboutisse à un grand nombre d’erreurs. Ces résultats valident donc l’intérêt du recours à un vocabulaire grammatical précis à l’appui d’analyses syntaxiques pour développer la performance orthographique.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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