Le LSQ-Fa : une version française abrégée de l’instrument de mesure des styles d’apprentissage de Honey et Mumford
Bibliographic record
Abstract
Cet article comporte deux volets : le premier a pour but de présenter la typologie des styles d’apprentissage de Honey et Mumford (1992) et les avantages de recourir auLearning Styles Questionnaire(LSQ) comme outil de mesure des styles d’apprentissage dans le cadre du modèle d’apprentissage expérientiel de Kolb (1984). Le LSQ mesure quatre styles d’apprentissage : l’actif, le réfléchi, le théoricien et le pragmatique. Il présente des coefficients de consistance interne et de stabilité supérieurs à ceux du LSI de Kolb et une validité de construit acceptable. De plus, la conception de quatre dimensions unipolaires qui sous-tend le LSQ semble plus fondée que celle des deux dimensions bipolaires du LSI. Le second volet de l’article a pour objet de présenter le LSQ-Fa, version abrégée du LSQ-F, lui-même une adaptation française du LSQ. On y trouvera les informations nécessaires pour y répondre, pour calculer les scores, établir le profil d’apprentissage et utiliser les résultats. Le questionnaire est fourni en annexe avec le matériel nécessaire pour son utilisation.
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 | 0.015 | 0.046 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.005 |
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".