APPRENDRE EN LISANT AU PRIMAIRE EN RECOURANT À DES TEXTES INFORMATIFS ILLUSTRÉS : ÉTUDE EXPLORATOIRE
Bibliographic record
Abstract
Une situation de lecture essentielle à la réussite de l’élève dans toutes disciplines est l’apprentissage par la lecture (APL). Afin de soutenir leurs élèves en ce sens, des enseignants d’une école urbaine en milieu défavorisé ont développé de manière collaborative une approche type de situation d’APL qu’ils adaptent selon leurs groupes et selon la discipline enseignée. La présente étude a pour objectif d’explorer la relation entre la situation d’APL, conçue par ces enseignants de 3ecycle, comprenant les tâches à réaliser et les documents de lecture proposés, et les réponses des élèves aux diverses tâches. Les principaux résultats montrent que peu des tâches proposées demandent réellement de lire et que la source d’information principale demeure textuelle. Conséquemment, le recours à l’image comme support informatif reste encore marginal et la planification de tâches d’APL, de même que le choix des textes, reste un défi majeur à relever dans la planification d’une situation d’APL au primaire.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".