Les erreurs syntaxiques des élèves du secondaire au Québec : analyse de corpus
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de maitrise vise à dresser un portrait des erreurs syntaxiques des élèves du secondaire en analysant un corpus de textes de cinq groupes du Québec, de la 1re à la 5e secondaire. Les résultats actuels aux épreuves ministérielles des élèves de 5e secondaire nous indiquent que les élèves éprouvent des difficultés avec l’écriture du français. Une analyse approfondie nous permet de comprendre que l’amélioration de la situation passe par une meilleure connaissance des erreurs syntaxiques des élèves. En nous appuyant sur la grille de Boivin et Pinsonneault (2014), nous avons analysé les données provenant du codage des textes d’élèves de la 1re à la 5e secondaire. L’analyse de ces données nous a permis de constater que parmi les sept grandes catégories d’erreurs de la grille, c’est en syntaxe que les élèves commettent le plus d’erreurs. Une incursion au cœur des six sous-catégories de la syntaxe a révélé que la ponctuation causait le plus de problème aux élèves, et ce, à tous les niveaux. Les erreurs liées à la détermination de la catégorie grammaticale des mots (homophones) arrivaient en deuxième place. Par la suite, nous avons précisé davantage l’analyse en déterminant, pour chacun des codes, l’évolution du nombre d’erreurs d’un niveau du secondaire à l’autre. Il est ressorti de cette étude que les deux principales erreurs, basées sur les sous-catégories syntaxiques, sont celles portant sur l’usage de la virgule et celles liées à la confusion qui existe encore un verbe terminant par «er» et un adjectif ou un participe passé terminant par «é-e-s».
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".