Améliorer la ponctuation des élèves : expérimentation en classe et résultats dans des textes d’élèves du primaire et du secondaire au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Les textes des élèves du primaire et du secondaire montrent une forte proportion d’erreurs à l’écrit relevant de la ponctuation (Boivin et Pinsonneault, 2018, entre autres). Or, l’enseignement de la ponctuation n’offre souvent aux élèves que des possibilités limitées d'améliorer leur contrôle de l’usage des signes en contexte d'écriture (Riverin et Dufour, 2018). Cet article présente une étude de type quasi-expérimental impliquant 16 classes de français de 3e cycle du primaire et de 1er cycle du secondaire au Québec (10 à 13 ans). Les élèves des groupes expérimentaux ont réalisé une séquence de 20 activités mettant en œuvre trois dispositifs didactiques innovants, conçus au cours d’une première phase de la recherche, en concertation avec les enseignantes et enseignants. Ces dispositifs visent à améliorer la ponctuation et la syntaxe à l’écrit. Nous présenterons les résultats tirés de l’analyse de courts textes écrits au prétest et au posttest (deux textes à chaque temps: un descriptif et un narratif) dans le groupe expérimental et le groupe contrôle en lien avec des variables de réussites dans la segmentation en phrases graphiques (majuscule-point) et dans la ponctuation à l’intérieur des phrases graphiques et des phrases syntaxiques (sujet + prédicat (+ complément(s) de phrase)), pour quelques règles d’usage de la virgule.
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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».