Le traitement morphologique dans l’écriture des mots chez les élèves de 6 e année du primaire
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Cet article présente les résultats d’une étude analysant l’écriture de mots morphologiques chez des élèves francophones en fin de primaire. L’effet de trois variables sur l’écriture de mots fut vérifié : le type de mots, leur fréquence et le niveau d’habileté orthographique des élèves. Au total, 242 élèves de 6 e année ont été soumis à une version adaptée d’une épreuve de BELEC (Mousty et al. , 1994) comprenant trois types de mots : 1. des mots morphologiques dont le morphogramme peut être dérivé par la mise en application de ces mots au féminin, 2. des mots morphologiques dont le morphogramme peut être déduit grâce à un mot de la même famille sémantique et 3. des mots lexicaux dont la consonne finale n’est pas dérivable et qui doit être mémorisée. Dans l’épreuve, la moitié des mots est de haute fréquence (mots fréquents), et l’autre moitié, de basse fréquence (mots rares). Pour vérifier l’effet du niveau d’habileté des élèves, trois groupes furent constitués en fonction de leur score à une épreuve standardisée de décision lexicale (Khomsi et al. , 2006). Les résultats des analyses révèlent que le type du mot et le niveau d’habileté en orthographe ont un effet significatif sur les scores des élèves dans l’écriture des mots. Les mots morphologiques possédant un dérivé féminin ont été mieux orthographiés que les autres types de mot. L’écart de réussite entre les mots lexicaux fréquents et rares a été plus élevé que celui entre les mots morphologiques fréquents et rares. Par ailleurs, ce sont les élèves avancés en orthographe qui ont obtenu les meilleures performances, quel que soit le type de mot. Enfin, les élèves ont fait plus d’erreurs d’omission de la consonne finale pour les mots lexicaux et plus d’erreurs de substitution de la consonne finale des mots morphologiques.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».