Grammaire de texte en contexte d'ALAO: une année avec le didacticiel <i>FreeText</i>
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente FreeText, un didacticiel pour apprenants de français langue seconde (FLS) de niveau intermédiaire-avancé dont le concept didactique, élaboré par l'auteur à partir d'une approche en grammaire textuelle, propose une étude de la grammaire en contexte, par l'analyse de marques linguistiques qui caractérisent les textes. Y sont décrites les activités portant sur la compréhension et la production en langue seconde (L2) qui exploitent ce concept didactique dans FreeText, ainsi que les ressources et l'interface du didacticiel. La seconde partie de l'article fait le compte rendu d'une expérience pédagogique visant une première utilisation intensive de FreeText dans un contexte réel d'apprentissage, soit un cours universitaire de FLS. On y détaille le syllabus du cours, dont la démarche s'inscrit dans celle de FreeText et on y fait part des observations effectuées concernant la progression du groupe avec le didacticiel durant une année scolaire. La conclusion fait le point sur certaines compétences développées par les apprenants dans le contexte décrit et suggère quelques modifications qui faciliteraient l'utilisation de ce didacticiel.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».