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Enregistrement W4413783246 · doi:10.3138/cmlr-2024-0039

Enseignement de l’interculturel : Perceptions du personnel enseignant de français de la Colombie-Britannique

2025· article· fr· W4413783246 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Carl Ruest, Meike Wenicke, Diana Burchell

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des dernières décennies, les approches de l’enseignement des langues secondes ont traité la culture d’abord comme objet d’étude, puis plus récemment comme composante inextricablement liée à la langue ( Kramsch, 2011 ) et à l’engagement avec l’expérience humaine ( Crozet, 2017 ). Cependant, la question demeure de savoir si les enseignants ont adopté ces nouvelles approches pour enseigner l’interculturel. Dans cette étude, qui s’inscrit dans une perspective critique des études interculturelles, nous explorons les perceptions que des enseignants de français en Colombie-Britannique entretiennent sur l’enseignement de l’(inter)culturel. À partir des données de 80 questionnaires remplis en ligne, notre analyse quantitative et qualitative propose que, bien que les enseignants perçoivent l’(inter)culturel comme une composante importante de l’enseignement du français langue seconde, ils considèrent les objectifs de cet enseignement comme étant d’abord l’exploration de produits culturels et la transmission de connaissances. L’engagement plus approfondi avec l’(inter)culturel, qu’il soit plus analytique de nature (c.-à-d. analyser des processus culturels) ou plus social (c.-à-d. la gestion de conflits), est jugé moins important. Ces résultats suggèrent qu’un soutien pour un enseignement qui amène davantage les élèves à se questionner et à analyser les processus culturels en allant au-delà de la simple expérience de produits culturels pourrait s’avérer utile.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,260 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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