L’usage d’Internet dans un dispositif d’autoformation en FLE : le cas d’un public en immersion
Bibliographic record
Abstract
Nombreuses sont les recherches qui démontrent l’intérêt d’Internet pour l’appropriation du français, aussi bien en groupe classe qu’en dispositif de formation à distance. S’inscrivant dans cette lignée, notre travail s’intéresse à cette autre situation d’apprentissage qu’est l’autoformation en centre de ressources en langues (CRL). En complément des autres types de supports, Internet y est considéré comme une des ressources matérielles mises à disposition des auto-apprenants. De plus, concernant un public asiatique de FLE en France, nos pratiques de terrain laissent observer que les apprenants en immersion privilégient certains usages d’Internet en étroite relation avec le processus de socialisation. Cela fait de cet outil un véritable lieu d’interaction entre leur apprentissage du français et leur vie quotidienne. C’est en croisant ces paramètres contextuels avec les usages observés que nous proposons d’analyser les impacts d’Internet à la fois sur l’apprentissage du français et sur celui de l’autonomie.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".