Forces et limites d’un dispositif plurilingue pour soutenir l’apprentissage de l’orthographe grammaticale française par des élèves bi/plurilingues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
L’apprentissage de l’orthographe grammaticale (OG) française pose de grands défis aux élèves, tant en langue première qu’en langue seconde (Lefrançois et al., 2008). Dans ce contexte, notre étude s’intéresse à l’expérimentation d’un « dispositif plurilingue » d’enseignement de l’OG française auprès d’élèves bi/plurilingues de première secondaire au Québec. Mettant en œuvre une pédagogie du translanguaging (Cenoz et Gorter, 2020; Garcia et al., 2017) et comportant des activités d’éveil aux langues (Auger, 2014), ce dispositif inclut également des dictées métacognitives (Nadeau et Fisher, 2014) et une approche intégrée (Allal, 2018). Des prétests et des posttests (dictées et productions écrites) ont permis d’évaluer les effets du dispositif pour certains objets spécifiquement (accord du verbe, de l’adjectif et du participe passé avec être [PPE], terminaisons verbales en /E/), en comparaison avec un dispositif monolingue et des pratiques habituelles d’enseignement. Il est notamment constaté qu’une force particulière du dispositif plurilingue est d’ancrer les apprentissages dans la durée pour l’accord de l’adjectif et du PPE.
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.
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle