Le discours des élèves sur les valeurs du texte littéraire et leur exploitation didactique par les enseignants : quelles variations selon les classes d’âge et selon les pays ?
Notice bibliographique
Résumé
Cet article rédigé dans le cadre du projet internationale "Gary" (Belgique, France, Canada et Suisse) s'intéresse d'abord à l’analyse des valeurs mobilisées par les élèves dans le cadre de la lecture de textes littéraires et à leur exploitation didactique par les enseignants. Partant du principe que l’appréciation du texte est une compétence qui s’enseigne et se cultive, et qu’elle participe de l’actualisation de la littérature, les auteurs prennent appui sur des données recueillies auprès d’élèves de 12 et de 15 ans à propos de la nouvelle de Romain Gary, « J’ai soif d’innocence », pour étudier la manière dont ils expriment leur appréciation du texte : il s’agit d’observer comment l’élève déploie une activité évaluatrice et comment celle-ci évolue entre 12 et 15 ans et d’observer si des différences apparaissent à ce propos entre les élèves français, suisses, belges et québécois. Un second volet cherche ensuite à mesurer, à l’aune d'un corpus de huit séances filmées et transcrites (deux par pays, quatre pour chacun des deux niveaux d’âge), comment les enseignants prennent en charge cet aspect de la lecture de l’élève : un espace est-il ouvert pour l’appréciation du texte littéraire ? Si oui, selon quels cadres et quels dispositifs didactiques ? A quel moment ce questionnement apparait-il dans le scénario didactique ? L’évaluation personnelle de l’enseignant joue-t-elle un rôle dans le déroulement de ces activités ? Certaines appréciations sont-elles collectivement retenues et, si oui, sur quelles bases ?
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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».