Rapport entre croyances et pratiques déclarées des enseignant·e·s sur l'enseignement du vocabulaire auprès d'apprenant·e·s débutant·e·s en classe d'accueil au secondaire
Notice bibliographique
Résumé
Dès leur arrivée au Québec, les élèves immigrants ayant une faible maîtrise de la langue française sont souvent orientés vers un service d’aide à l’apprentissage du français à l’école. Pour un nombre considérable d’entre eux, cela se traduit par l’intégration à une classe d’accueil fermée dans laquelle ils devront acquérir des compétences langagières de base en français avant de joindre une classe ordinaire. Au moyen du programme d’intégration linguistique, scolaire et sociale du ministère de l’Éducation mis en place, ces élèves recevront un enseignement de base par lequel ils auront à acquérir suffisamment de vocabulaire leur permettant de communiquer et d’interagir en français. À notre connaissance, aucune étude n’a été menée sur les croyances des enseignant·e·s en lien avec l’enseignement du vocabulaire en contexte de classe d’accueil au Québec. Cette recherche a pour objectif de mettre en relation les croyances et les pratiques déclarées des enseignant·e·s sur l’enseignement du vocabulaire auprès d’apprenant·e·s débutants en classe d’accueil au secondaire. Nous avons mené une étude qualitative grâce à des entrevues individuelles semi-dirigées auprès de cinq enseignantes de classe d’accueil au secondaire travaillant avec des élèves de niveau débutant. Nos résultats démontrent une cohérence entre les croyances des enseignantes et leurs pratiques déclarées sur la majorité des éléments étudiés : l’enseignement du vocabulaire en classe, les approches d’enseignement et l’enseignement des stratégies. Nous constatons également une incohérence en lien avec deux pratiques d’enseignement, soit l’utilisation de listes de mots à mémoriser et la différenciation. Nos résultats démontrent que des facteurs contextuels comme le manque de temps et de ressources peuvent être la source d’une incohérence entre les croyances des enseignantes et leurs pratiques déclarées. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : français langue seconde, classe d’accueil, cognition des enseignants, croyances, vocabulaire
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».