English Language Arts Performance of Grade 6 Students in an Intensive French Program
Notice bibliographique
Résumé
Les faibles taux de rétention des programmes de français de base, conjugués au plan d’action du gouvernement fédéral pour accroître le bilinguisme au Canada, ont mené à l’instauration de programmes de français intensif (FI) en 6e année comme solution de rechange pour l’apprentissage du français. Bien que certains rapports isolés semblent indiquer que ces programmes n’ont pas d’incidence négative sur le développement des compétences en langue anglaise, les données empiriques à ce sujet sont limitées. Les auteurs ont ici pour but d’étudier comment les élèves d’un programme de FI obligatoire d’une durée d’un an ont réussi par rapport aux élèves en enseignement de la langue anglaise (ELA) du reste de la province, selon les résultats des tests critériés provinciaux au niveau primaire. La comparaison des élèves des programmes de FI obligatoires aux élèves du reste de la province de Terre-Neuve et Labrador sur une période de huit ans, de 2005 à 2012, révèle que les élèves de FI, au terme de la 6e année, ont moins de chances de décrocher une note adéquate aux tests critériés d’ELA, pour toutes les tâches évaluées : écriture sur demande, lecture de poésie, lecture de textes informatifs et écoute. Les auteurs analysent la signification pédagogique de ces résultats et leurs conséquences.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».