L’éthique dans l’enseignement-apprentissage des langues de spécialité : le cas de l’espagnol en Économie
Notice bibliographique
Résumé
Dans quelle mesure l’enseignement-apprentissage des langues de spécialité contribue-t-il à développer la compétence éthique dans la formation des étudiants LANSAD ? Existe-t-il une spécificité de l’enseignement LANSAD et, si oui, est-il possible d’en définir les principaux objectifs et compétences ? Je serai ainsi amenée à évoquer certaines caractéristiques fondamentales de la langue de spécialité, comme l’acquisition des compétences transversales et la professionnalisation, l’objectif final étant la formation d’un « acteur social ». J’essayerai ensuite de démontrer que la compétence éthique occupe une place centrale en Didactique des Langues-Cultures, car elle oriente et détermine l’élaboration du cursus en LANSAD et j’illustrerai à l’aide d’exemples concrets en espagnol de l’économie comment mettre en œuvre l’acquisition de cette compétence tout en soulignant sa complexité. En effet, la formation à la compétence éthique va de pair avec la formation d’un « acteur social » et renvoie aussi à l’autonomisation de l’étudiant, à la responsabilisation de l’étudiant et de l’enseignant, à la formation à la compétence informationnelle ou encore à la dimension collective et collaborative du projet pédagogique.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,021 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».