L’immersion précoce en allemand au cycle 1 dans le canton de Neuchâtel :: l’enseignement des langues en Suisse dans un contexte européen
Notice bibliographique
Résumé
La migration des populations, tant au niveau cantonal, national, européen que mondial, influence inévitablement les politiques éducatives qui doivent s’adapter au contexte social. Chaque individu, en Suisse comme ailleurs, a son propre profil linguistique et culturel. C’est pourquoi, l’enseignement doit privilégier l’intercompréhension en développant des compétences communicatives. C’est au Canada que l’immersion linguistique est née. Il s’agit d’une situation de formation bilingue où un certain nombre de disciplines non linguistiques sont enseignées dans une autre langue que la langue de scolarisation. Cette approche novatrice de l’enseignement d’une langue étrangère a eu du succès et s’est répandue dans plusieurs pays. Actuellement, en Suisse, l’immersion précoce en allemand au cycle 1 est expérimentée dans les cantons francophones et permet d’initier l’élève à l’allemand dès l’école enfantine. Dans le canton de Neuchâtel, ce projet a débuté il y a quatre ans. Mon travail s’intéresse donc à la façon dont les enseignants conçoivent leurs séquences d’apprentissage pour permettre aux élèves d’acquérir des compétences linguistiques et disciplinaires, tout en sachant que le matériel didactique est limité et que la formation des enseignants n’est pas encore au point.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».