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Enregistrement W3107009697 · doi:10.3138/cmlr-2020-0006

Transfert <i>ELA</i>-FLS : projet de développement professionnel d’enseignants pour encourager les élèves à transférer leurs apprentissages langagiers

2020· article· en· W3107009697 sur OpenAlexaffvenueabout
Claude Quévillon Lacasse

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPraxisPedagogyProfessional developmentLanguage acquisitionLanguage artsSociologyPsychologyLibrary scienceMathematics educationPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Quebec French as a Second Language (FSL) programs explicitly mention the importance of linguistic transfer to develop language competencies. In 2013, the Quebec Ministère de l’Éducation et d l’Enseignement supérieur launched a professional development project to foster student language transfer and to support collaboration between English Language Arts ( ELA) and FSL teachers. In this paper, we present the ELA-FSL Transfer project, which is the result of a didactic transposition of psycholinguistic theories and praxis inspired by research on crosslinguistic pedagogy. We will illustrate two elementary school teachers’ perceptions of their professional development based on a semi-guided interview conducted three years after the project. The teachers affirmed their continued practice of teaching for transfer between the two language subjects. A thematic analysis of the interview transcript was done using the four key elements of the project, namely (1) activating background linguistic knowledge, (2) modelling language learning strategies, (3) reflecting on language, and (4) collaboration between teaching partners.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,172 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission3
Résumé présentoui

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