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Enregistrement W4390636952 · doi:10.4000/ripes.5074

Les performances en écriture d’étudiants faibles en français entrant à l’université dans des programmes en enseignement

2023· article· fr· W4390636952 sur OpenAlexaff
Marie-Claude Boivin, Katrine Roussel

Notice bibliographique

RevueRevue internationale de pédagogie de l’enseignement supérieur · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les étudiants entamant un programme d’études universitaires n’ont pas toujours la maitrise attendue du français écrit, alors que cette maitrise constitue un facteur important de réussite. Dans la perspective de les soutenir, cet article propose une description des erreurs linguistiques figurant dans 591 textes rédigés par 168 étudiants ayant échoué à un test de français à l’admission. Les textes comptent en moyenne 3,45 erreurs par 100 mots, soit une erreur tous les 29 mots (2 lignes). Les catégories d’erreurs les plus fréquentes sont la syntaxe (1,93 erreur par 100 mots), et l’orthographe grammaticale (0,65 erreur par 100 mots). Les erreurs de syntaxe concernent en premier lieu la ponctuation syntaxique, puis la construction de la phrase simple (notamment la construction du groupe verbal et du groupe nominal). Les erreurs d’orthographe grammaticale les plus fréquentes concernent l’accord dans le groupe nominal (en particulier les marques de nombre sur le nom noyau) de même que l’accord régi par le sujet de la phrase, au premier chef l’accord du verbe. L’article fournit une liste des 20 erreurs les plus fréquentes, qui incluent notamment les erreurs dans la juxtaposition et la coordination de groupes (au 11e rang) et de phrases (au 15e rang). Si les textes des étudiants ayant le français comme langue seconde présentent en moyenne 4,48 erreurs par 100 mots, les catégories d’erreurs les plus fréquentes demeurent essentiellement les mêmes. Les fondements linguistiques des erreurs fréquentes renvoient à la syntaxe de la phrase, des groupes nominaux, de la juxtaposition et de la coordination.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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