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Enregistrement W4395091063 · doi:10.37571/2024.01011

Rapport à l’écrit de personnes enseignant au collégial dans toutes les disciplines

2024· article· fr· W4395091063 sur OpenAlexaffvenueabout
Myriam Villeneuve-Lapointe, Valérie Thomas, Anick Sirard

Notice bibliographique

RevueDidactique · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La faible compétence en écriture des élèves du collégial francophone est au cœur de rapports officiels (p. ex. Boivin et al., 2022) comme d’écrits destinés à un large public (p. ex. Dion-Viens, 2022). Pourtant, la formation collégiale devrait amener tous les élèves à parfaire leur compétence en écriture à travers les différents cours de leur programme (MEES, 2017). Nous avons décrit le rapport à l’écrit (Blaser et al., 2015) de personnes enseignant les diverses disciplines au collégial puisque ce rapport influence l’accompagnement offert. Nous avons sondé 72 personnes enseignantes œuvrant dans des collèges de six régions du Québec. Le questionnaire porte sur leurs pratiques d’enseignement de l’écriture, leur conception de l’écriture et de son apprentissage, la valeur qu’elles accordent à l’enseignement de l’écriture et les sentiments qu’elles éprouvent devant cet enseignement. Des statistiques descriptives ont révélé des différences significatives entre les personnes enseignant le français et leurs collègues des autres matières pour les différentes dimensions du rapport à l’écrit. Les analyses montrent également des corrélations entre la dimension axiologique et les dimensions affective et praxéologique.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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