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Enregistrement W4287248587 · doi:10.5433/2237-4876.2021v24n1p117

Learning the Genre “Summary” by Undergraduate French Language Students: A Didactic Device at the Service of Academic Literacy

2021· article· en· W4287248587 sur OpenAlexaff
Eliane Gouvêa Lousada, Jaci Brasil Tonelli

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracyMathematics educationPsychologyPedagogyService (business)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we aim to present the work with the written production in French during a semester of the undergraduate course in French as Foreign Language, seeking to develop the language capacities of students, in LE. More specifically, we will present the work done with students on language operations related to the process of summarizing the ideas of a text (MACHADO, 2010) and the avoidance of repetition, but through a socio-discursive and interactionist perspective, showing the device that we created, the students’ productions and discussing the role of the Academic Literacy Laboratory (LLAC) in developing students’ language capacities. Our study takes as a theoretical and methodological basis Socio-discursive Interactionism (BRONCKART, 1999) and its consequences for the Didactics of Languages, through the concepts of: didactic model (DE PIETRO; SCHNEUWLY, 2003), didactic sequence (DOLZ; NOVERRAZ; SCHNEUWLY, 2004), language capacities (DOLZ; PASQUIER; BRONCKART, 1993). The results pointed out that the students developed the discursive and linguistic-discursive capacities, especially those related to the act of summarize, using nouns and pronouns to avoid repetition. It also shows that the device is relevant to the learning of the genre summary and also of the content of the text that was summarized, what illustrates the perspective of “writing to learn” (GERE, 2019) and the epistemic function of writing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,369 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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