Séquence didactique pour l’exploitation des contes et des comptines en développement langagier des enfants de quatre ans
Bibliographic record
Abstract
La présente recherche vise à préciser les étapes qui doivent apparaître dans une séquence didactique en développement langagier lorsque le matériel didactique utilisé est le conte ou la comptine et lorsque les enfants sont en prématernelle. La méthodologie est celle d’une recherche-développement. Le cadre conceptuel établit les trois temps d’une séquence didactique, notamment la planification, la réalisation et l’intégration. Chacun de ces trois temps comprend des étapes bien déterminées. Dans la planification se trouvent les objectifs langagiers et la mise en situation. La réalisation comprend l’explication des mots et des expressions et la lecture interactive. L’intégration est le moment du retour sur les intentions d’écoute et sur les objectifs, le rappel, les activités de prolongement et le transfert des connaissances langagières. Les trois temps et les différentes étapes qui les composent ont subi trois mises à l’essai avec des enfants âgés de quatre ans. L’article se termine par quatre principes propres aux interventions des éducatrices en prématernelle et quelques pistes de recherche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".