Le sentiment d’autoefficacité et les stratégies d’apprentissage chez les étudiants de français langue seconde venant d’immersion
Bibliographic record
Abstract
Cette étude quantitative corrélationnelle explore la relation entre le sentiment d’autoefficacité des étudiants venant d’immersion, par rapport à l’apprentissage ou l’utilisation du français langue seconde en première année de français à l’université, et leur emploi de stratégies d’apprentissage. Nous avons découvert que le sentiment d’autoefficacité de nos participants est élevé. Les stratégies d’apprentissage sont employées assez fréquemment, mais ce sont les stratégies de compensation qui sont favorisées. Alors que le sentiment d’autoefficacité est lié à l’emploi de stratégies dans une majorité de contextes et de domaines d’expertise, il ne l’est généralement pas chez nos participants. Une explication possible pour ce résultat est que la pédagogie immersive véhicule une image incomplète des tâches d’apprentissage et d’utilisation de la langue qui a tendance à décourager l’emploi de stratégies d’apprentissage. Nous appelons à plus de recherches dans ce domaine, avec la visée générale d’aider les apprenants à développer un sentiment d’autoefficacité en français, qui serait à la fois optimiste et solide.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".