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Enregistrement W3106880681 · doi:10.3138/cmlr-2020-0063

Un dispositif plurilingue d ’enseignement de l’orthographe grammaticale française pour favoriser les apprentissages d’élèves bi/plurilingues au secondaire

2020· article· en· W3106880681 sur OpenAlexaffvenueabout
Catherine Maynard, Françoise Armand, Catherine Brissaud

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEFL/ESL Teaching and Learning
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDictationSpellingGrammarPsychologyApplied linguisticsPedagogyLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning French grammar spelling (GS) is particularly difficult for first-and second-language students, including in Quebec. However, certain teaching practices, such as integrated approach and metacognitive dictations, have shown positive effects on students ’ GS. In this study, we designed a teaching method inspired by these practices, integrating plurilingual pedagogy as well to include the bi/plurilingual profiles of students in French Quebec schools. We then tested a “plurilingual method” with Grade 7 students ( n = 79) and compared its effects with those of a “monolingual method” ( n = 70) and traditional GS teaching practices ( n = 46). Using a dictation and a written production for pretest, immediate and delayed posttest, we found that both the plurilingual and monolingual methods contribute significantly more to the development of GS than traditional teaching practices, especially the plurilingual method over time.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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