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Enregistrement W4399449405 · doi:10.7202/1111727ar

Manuels de FLS et vidéos YouTube : considérations et pistes d’évaluation pour l’enseignement de la variation

2024· article· fr· W4399449405 sur OpenAlexaffvenueabout
Marie Duchemin, Florence Reid

Notice bibliographique

Revue˜La œRevue de l'AQEFLS/Revue de l'AQEFLS · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic and Sociocultural Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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