Recommander une œuvre narrative en français et en anglais : analyse de textes d’élèves de 6e primaire écrits à la suite d’un coenseignement bilingue du genre
Notice bibliographique
Résumé
L’approche par genres en classe de langues première et seconde est connue pour ses bénéfices. Au Québec, le programme d’anglais intensif offert en 6e année du primaire vient empiéter sur un temps précieux d’enseignement d’autres disciplines, dont le français. L’objectif éducatif étant de doter les élèves de solides compétences scripturales en français et en anglais, nous avons proposé à deux enseignantes, l’une titulaire, l’autre d’anglais langue seconde, la mise en œuvre d’une séquence didactique visant la découverte des caractéristiques d’un genre, la recommandation d’une œuvre narrative, en contexte de coenseignement bilingue. L’analyse d’une trentaine de textes produits par ces élèves à la suite de la séquence vise à décrire les caractéristiques du genre qui se retrouvent dans les textes produits aux termes de cette première mise en œuvre. L’article présente les procédés de prise de contact avec le lectorat, de résumés suspensifs de l’œuvre recommandée et des procédés de mise en valeur des qualités de l’œuvre qui ont été repérés dans les textes en français et en anglais. Ces résultats nous permettent de penser que les élèves ont construit une bonne compréhension du genre et que la séquence soumise à ces enseignantes mérite d’être davantage développée, ce dont il sera question en conclusion.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».