Récits rétrospectifs d'usagers experts du français québécois langue seconde : regards sur le développement de la compétence communicative et les stratégies autorégulées
Notice bibliographique
Résumé
Au cours des dernières années, l'apprentissage des langues en contexte de séjour à l'étranger et d'immigration est de plus en plus fréquent puisqu'il y a de plus en plus de mouvement de population (Murphy-Lejeune, 2002; Yates, 2011). Les apprenants qui se trouvent dans ces contextes d'apprentissage naturels, avec ou sans connaissance préalable de la langue, atteignent parfois de niveaux de compétence très avancés dans leur langue seconde (L2). Le résultat de leur apprentissage, leur compétence ultime, a été observé sous l'angle des diverses dimensions de la compétence communicative (Celce-Murcia, 2007), mais leur parcours, leur récit, n'a que peu été décrit. Nous inspirant de l'étude de Leif French et ses collaboratrices (French et al., 2017), qui nous a servi lors de notre phase de pilotage, nous avons recensé les récits de cinq usagers experts du français québécois (FQ) L2 afin de déterminer les aspects de la compétence communicative qui se trouvent au cœur de leur récit. Dans ces journaux, nous avons porté notre attention aux actions qu'ils ont déployées pour faciliter leur acquisition du FQ, leurs stratégies autorégulées (Oxford, 2011a). Nous avons également mené des entrevues auprès de nos participants afin de nous assurer de la justesse de nos analyses. À la suite de l'analyse de nos données, nous avons identifié deux portraits d'usagers experts : les linguistes qui ont fait l'acquisition du FQ comme variété seconde (V2) et le non linguiste qui a appris le FQ comme L2. Malgré ces trajectoires bien différentes, nos participants ont atteint des niveaux de compétence perçu similaires. Nous avons également observé que même au sein d'un même profil (linguistes V2), les actions déployées (stratégies), les buts et les émotions et attitudes, étaient sujets à une grande variabilité. Ces conclusions nous ont permis de considérer des perspectives incluant une plus grande prise en compte des différences individuelles pour décrire les parcours d'apprenants de L2 (Forsberg Lundell, 2017; Muramatsu, 2018).
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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».