Ludification de l’enseignement-apprentissage du français (FL1/FLS) : une revue de la portée
Notice bibliographique
Résumé
Cette revue de la portée fait partie d’une stratégie globale de recherche menée par une équipe pluridisciplinaire de l’Université d’Ottawa qui s’intéresse à la place du jeu comme approche pédagogique. Plus spécifiquement, cette étude vise à identifier comment le jeu et les dispositifs ludifiés sont utilisés pour soutenir l’enseignement-apprentissage du français (FL1/FLS) pour les élèves de la 4e à la 8e année (9 à 14 ans). Une stratégie de recherche systématique a été mise en œuvre dans huit bases de données, identifiant 1848 références publiées entre 2012 et 2022, références importées dans Covidence. Après retrait des doublons, 1540 titres et résumés ont été évalués pour aboutir à 128 articles qui ont été étudiés en détail, permettant l’inclusion de 20 articles qui ont été rigoureusement analysés avec NVivo. Nos résultats indiquent que pour l’enseignement-apprentissage du français par le jeu, la notion de plaisir reste encore taboue, les jeux numériques sont encore peu utilisés en salle de classe et si le jeu ludique est largement exploité au jardin d’enfants et le jeu sérieux aux cycles secondaires et supérieurs, il est presque absent entre la 4e à la 8e année.
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 | 0,043 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,023 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».