Manuels de FLS et vidéos YouTube : considérations et pistes d’évaluation pour l’enseignement de la variation
Notice bibliographique
Résumé
Une plus grande place est désormais accordée à la variation linguistique en salle de classe, notamment en compréhension orale dans le programme Francisation : Formation générale des adultes (MEES, 2015). Il apparait donc à propos de se pencher sur l’exploitation de la variation en salle de classe, qui passe habituellement par le matériel pédagogique (Monerris Oliveras, 2015). Pour aborder ce sujet, les enseignants peuvent avoir recours à des outils comme des manuels ou des vidéos YouTube mettant de l’avant le français québécois (FQ). Toutefois, des études montrent que dans les manuels, la variation est peu abordée et que la langue présentée n’est pas représentative des usages réels des locuteurs (p. ex., Etienne et Sax, 2009). De plus, les explications sont empreintes de l’idéologie du standard (Remysen, 2018), idéologie se trouvant aussi au coeur des vidéos YouTube portant sur le FQ. Considérant ces éléments, nous faisons ressortir les défis dans l’emploi de ces supports, et nous proposons des pistes d’évaluation du contenu à des fins pédagogiques.
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 | 0,028 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».