Comment les enseignants d’une Faculté de lettres et sciences humaines perçoivent-ils les défis liés aux productions écrites à réaliser par les étudiants internationaux ?
Notice bibliographique
Résumé
Suite à l’accroissement de la mobilité universitaire internationale, les enseignants universitaires sont confrontés de plus en plus souvent à des nouveaux profils d’apprenants plurilingues dont les représentations (Moirand 2006 : 43) des normes et des genres discursifs à produire en contexte universitaire peuvent varier, ne pas toujours correspondre à ce qui est attendu dans certains contextes et donc parfois nuire à la réussite des étudiants. Au-delà de la maitrise du code linguistique propre à la langue d’enseignement, les étudiants mobiles doivent acquérir des compétences discursives liées aux genres écrits rencontrés dans leur cursus (résumé, synthèse, essai,…). Or, on sait depuis les travaux pionniers de Kaplan (1966) que les normes, implicites ou explicites, des genres écrits varient en fonction de la communauté discursive. De même, les nombreux travaux sur les littéracies universitaires ont montré, entre autres, l’influence des disciplines, du niveau d’études (Delcambre et Reuter 2010), de la culture universitaire (Goes et Mangiante 2010, Hamez 2010) dans les pratiques de l’écrit. A partir d’un corpus de 15 entrevues avec des enseignants des départements de Lettres et Travail social de l’Université de Sherbrooke, nous proposons d’étudier les représentations associées aux écrits exigés par les enseignants et aux difficultés qu’ils anticipent ou constatent pour les étudiants non francophones. Les analyses présentées montreront à la fois la diversité des genres écrits valorisés par les enseignants, la variabilité des postures adoptées vis-à-vis de la norme linguistique et de la maitrise de la langue des étudiants, et les difficultés ressenties par les enseignants dans la pratique d’évaluation de l’écrit chez les étudiants dont le français n’est pas la langue première.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».