The revision of syntactic errors related to complex sentences in French L1: strategies of secondary school advanced writers
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a description of the revision strategies targeting complex sentences of 16 secondary school advanced writers (15-17 years old) in the context of French L1 instruction. As the literature indi-cates, most errors in students' texts are syntactic errors (Boivin & Pinsonneault, 2018), and revising them entails a heavy cognitive load (Roussey & Piolat, 2008). We conducted a multiple case study among these advanced writers to identify their detection, diagnosis and correction strategies targeting syntactic problems. Thinking-aloud (Ericsson & Simon, 1993, Hayes & Flower, 1980), they revised one individual text and one experimental text containing 22 different syntactic errors related to complex sentences. We focused on the revision strategies leading to accurate changes. Our results show that advanced writers make a very limited use of detection strategies. Their diagnosis strategies are mainly reflections, grammaticality judgments and rereadings. Students with high rates of accurate changes in the experimental text use fewer diagnosis strategies than those with average rates. Self-questioning appears to be a strategy most used by students with high rates of accurate changes. The corrections are generally precise and made immediately after a problem is detected. Looking at individual cases, we also present salient pro-files based on the students' posture toward revision and syntax.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; 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 ».