Fonctionnement de tâches discrètes et intégrées pour l'évaluation de la lecture en français langue seconde des nouveaux arrivants au Québec
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche s’inscrit dans le cadre de l’évaluation des compétences langagières en français chez des adultes immigrants en vue de leur placement dans des cours de français. Elle porte sur la dimensionnalité, de même que sur la difficulté objective et subjective de tâches discrètes ou intégrées de compréhension écrite, à différents niveaux de maîtrise. Elle propose des analyses de l’estimation de la maîtrise linguistique en fonction de l’appartenance des candidats à des groupes linguistiques distincts. Pour mener à bien la recherche, un test de six textes et de 30 items a été créé. Il a été administré à 118 immigrants. Ces immigrants suivaient les cours de français proposés par le Ministère de l’immigration et des communautés culturelles du Québec (MICC) dans les écoles de langues de l’Université de Montréal et de l’Université du Québec à Montréal. Après administration, ce test a été soumis à des analyses portant sur la dimensionnalité et la difficulté des tâches discrètes et intégrées ainsi que sur les interactions entre ces tâches et les différents groupes de candidats. Des études plus précises ont été faites sur l’interaction entre le type de tâche, l’appartenance à un groupe linguistique pour des candidats et des items de niveau similaire. Enfin, des analyses ont permis d’étudier la perception de la difficulté des tâches par les candidats. L’étude, même si elle porte sur un test en rodage, permet de distinguer la dimensionnalité de tâches discrètes de celle de tâches intégrées. Elle permet également de constater les différences de fonctionnement entre ces deux types de tâches. Enfin, elle permet de comprendre l’interprétation de la difficulté par les candidats et, par ricochet, leur vision du test. In fine, des propositions sont formulées quant à l’opportunité d’utiliser des tâches discrètes et intégrées dans un test de positionnement adaptatif en français langue seconde.
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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».