Les expériences et les perceptions de la discrimination linguistique d'enseignant.es de langues au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs recherches sociolinguistiques démontrent que les langues ou variétés de langues qui diffèrent de la norme locale peuvent représenter un obstacle à l’inclusion sociale, économique, professionnelle et académique de leurs locuteur·rices (Dovchin, 2020; Skutnabb-Kangas, 2015). L’école serait d’ailleurs un terrain propice pour la diffusion d’idéologies linguistiques potentiellement discriminatoires (Blanchet, 2021 ; Magnan et al., 2022; Remysen, 2018). Le terme « discrimination linguistique » (DL) définit les traitements différenciés basés sur le langage. À notre connaissance, aucune recherche sur la DL en éducation ne se penche sur les points de vue d’enseignant·es sur ce sujet selon un devis quantitatif. L’objectif de la présente étude est de décrire les expériences et perceptions de la DL d’enseignant·es de langue au Québec. La collecte de données quantitatives a été réalisée auprès de 55 enseignant·es de langues au Québec, à l’aide d’un questionnaire qui comprenait trois sections principales : (1) leurs perceptions de situations en lien avec l’usage de la langue (moqueries, commentaires, questions, critiques, corrections et restrictions), (2) leurs expériences vécues et (3) leurs observations de ces mêmes situations. Les données ont fait l’objet d’analyses descriptives. Les résultats démontrent que la DL n’a que très rarement été abordée à travers les parcours académiques et professionnels des personnes répondantes et qu’elles en ont rarement fait l’expérience dans leur milieu de travail. Leurs perceptions de ce phénomène varient selon les situations proposées et indiquent que certaines idéologies linguistiques persistent, notamment en salle de classe. Ces résultats permettent une réflexion sur la présence de certaines idéologies linguistiques en milieu éducatif, tels que celles du standard et du monolinguisme, en plus de contribuer au questionnement sur la notion de privilège linguistique en éducation. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : discrimination linguistique, idéologies linguistiques, perceptions, expériences éducatives, didactique des langues
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».