Des textes identitaires plurilingues pour stimuler l’engagement dans l’écriture d’élèves immigrants allophones en situation de grand retard scolaire au secondaire
Notice bibliographique
Résumé
Learning to write in a second language is an enormous challenge, particularly for undereducated allophone immigrant students. In this context, interventions fostering students’ engagement in writing appear to be a promising way to contribute to their learning process ( Cummins, 2009 ). Engagement in writing would be promoted by taking into account students’ multiliterate repertoires and by implementing meaningful learning contexts ( Armand, Lê et al., 2011 ). In this study, which was carried out in 12 secondary school classes for newcomers in Quebec (Canada), we assessed the effects of an intervention based on these foundations and aimed at the production of plurilingual identity texts ( Cummins et Early, 2011 ), supported by plurilingual drama workshops ( Équipes ÉRIT et ÉLODiL, 2013 ). The effects of this intervention on students’ engagement in writing were documented through participant observations and individual interviews with a sub-sample of 48 students. Results show that the production of plurilingual identity texts, especially when supported by plurilingual drama workshops, contributes more to students’ engagement in writing than traditional teaching practices used in a control group, both on an affective and cognitive level.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».