La pertinencia del corpus literario en el aula de ELE : una propuesta basada en la descripcion, la narracion y la argumentacion
Notice bibliographique
Résumé
Enseigner l’espagnol comme langue étrangère (ELE) et utiliser la Littérature comme moyen didactique n’est pas une activité qui a été favorisée, ni dans l’aspect théorique comme pratique, dans les salles de classe, on l’a plutôt évitée. On a constaté que la plupart de temps on l’a réduit à un échantillon culturelle qui se situe à la fin des unités didactiques dans le manuelles d’ELE. Ces visions ont radicalement changé ces dernières années et des nombreux auteurs ont revendiqué son potentiel didactique et pédagogique. La présente mémoire s’inscrit dans la courante qui revendique l’utilisation du texte littéraire (TL) à cause du potentiel didactique qu’il renferme. On propose une série d’activités didactiques qui s’appuient dans le texte littéraire pour renforcer les compétences du discours au niveau de la description, la narration et la argumentation dans le cours d’espagnol langue étrangère (ELE) au niveau collégial et universitaire au Québec (Canada), en s’ appuyant sur les critères établis par le Cadre européen commun de référence pour les langues, le Plan curricular de l’Institut Cervantès, et le Programme du Ministère de l’Éducation du Québec. Auparavant, on a fait un bref parcours sur les différentes méthodes et approches pédagogiques dans l’enseignement de l’espagnol (ELE) ainsi que plusieurs études et articles qui proposent l’utilisation du texte littéraire en ayant comme objectif d’améliorer les compétences linguistique et communicatives des étudiants.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».