MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312938125 · doi:10.57086/dfles.85

La conception de l’approche neurolinguistique et son rapport avec le Français intensif : historique et mise en œuvre en contexte scolaire

2020· article· fr· W4312938125 sur OpenAlexaffabout
Joan Netten

Notice bibliographique

RevueDidactique du FLES · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de cet article est d’expliquer les débuts de l’Approche neurolinguistique et sa relation avec le programme de Français intensif qui a été mis en place au Canada. Dans un premier temps, nous aborderons pourquoi une nouvelle approche pour l’enseignement du français a été développée en Terre-Neuve-et-Labrador, une province à l’écart du contexte francophone. Puis, le programme du Français Intensif sera décrit en mettant l’accent sur quelques-unes de ses caractéristiques, à savoir, une pédagogie basée sur le développement de la littéracie et les principaux changements adoptés et issus de l’enseignement au Québec à des enfants migrants allophones. Les questions de recherche qui ont été creusées dans la mise en place de ce programme dans les écoles de Terre-Neuve seront ensuite abordées. Finalement, nous expliquerons comment l’Approche neurolinguistique a été développée à partir des résultats de recherche menés dans les classes lors de la mise en place du Français Intensif. Nous nous focaliserons plus particulièrement sur les cinq principes qui sous-tendent ce nouveau paradigme d’appropriation de la communication spontanée en langue seconde, à savoir, le développement de la grammaire interne par l’utilisation et la réutilisation de structures linguistiques, l’approche pédagogique centrée sur le développement de la littéracie, la centration sur la transmission d’un message, l’implication cognitive et émotionnelle de l’apprenant dans le message et le besoin d’une interaction soutenue. Nous conclurons cet article avec le développement de l’Approche neurolinguistique par le biais de programmes dans plusieurs pays et en plusieurs langues.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0100,021
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDidactique du FLESMême sujetFrench Language Learning MethodsTravaux en français237 207