Lire et écrire en réseau : exemple d’une séquence didactique en français au primaire en appui au développement des compétences globales et numériques
Notice bibliographique
Résumé
Depuis plus de 20 ans, l’initiative École en réseau (ÉER) déploie le travail collaboratif intra et interclasses au primaire et au secondaire partout au Québec (Allaire et Laferrière, 2013 ; Laferrière et al., 2006). Des enseignants engagés y développent des projets éducatifs novateurs pour favoriser l’apprentissage et l’engagement des élèves ainsi que leur propre développement professionnel (Allaire et al., 2009). Après un bref historique de l’initiative ÉER, l’article présente une séquence d’activités interclasses sous l’angle du développement des compétences à « Lire, Écrire et Apprécier des œuvres littéraires ». L’écriture collaborative constitue un levier reliant le cadre de référence des compétences globales (Conseil des ministres de l’Éducation [Canada], 2016) et des dimensions de la compétence numérique (gouvernement du Québec, 2019) dans les milieux éducatifs au primaire, tant chez les élèves que chez les enseignants. À travers des rencontres en visioconférence et des moments d’écriture en classe, seuls et en collaboration, les élèves contribuent à la coélaboration de connaissances d’une communauté d’apprentissage engagée. Des apports et défis sont relevés afin de soutenir la mise en place d’une telle initiative pédagogique.
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».