Supporting French immersion teachers: A Look into the linguistic needs of Canadian French immersion teachers
Notice bibliographique
Résumé
L’immersion française au Canada donne aux élèves l’occasion de développer des compétences langagières en français et en anglais, les deux langues officielles du pays. Bien que ces programmes se targuent d’avoir de bons résultats sur le plan scolaire et linguistique, il y a certains défauts qui sont inhérents au programme. En particulier, les enseignants d’immersion française, qui sont souvent des locuteurs non-natifs eux-mêmes, font face à certains défis concernant leur compétence en français (Bayliss & Vignola, 2007; Christiansen & Laplante, 2004; Veilleux & Bournot-Trites, 2005). De plus, la forte demande et la faible offre d’enseignants d’immersion au Canada exacerbent ce problème, ce qui oblige les écoles et les commissions scolaires à abaisser leurs attentes et leurs normes de recrutement pour combler ces postes dans le mesure où le qualité de français des enseignants varie (Bournot-Trites, 2008; Mady, 2018; OCOL, 2019). À l'aide de questions à échelle de Likert et d'entrevues semi-structurées avec des groupes de discussion, cette thèse à méthodes mixtes a examiné les besoins linguistiques des enseignants d'immersion française (N=219) en explorant leurs perspectives concernant leur compétence en français et leurs désirs en matière de perfectionnement professionnel lié à la langue. Les perspectives et les désirs exprimés par les enseignants dans cette étude de thèse seront partagés pour informer les initiatives de formation et de perfectionnement professionnel des enseignants d'immersion française en ce qui concerne la compétence en français et contribueront d’ailleurs à l'élaboration d'un cadre universel pour les compétences des enseignants d'immersion française
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».