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Record W2464144412

Soutenir le développement langagier des enfants en maternelle : portrait de la qualité des interactions enseignant.e/enfants

2016· article· fr· W2464144412 on OpenAlexaff
Sandrine Leroy, Lisandre Bergeron-Morin, Caroline Bouchard, Christelle Maillart

Bibliographic record

VenueOpen Repository and Bibliography (University of Liège) · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceSociology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les enfants issus de milieux précarisés sont plus susceptibles de développer de faibles habiletés langagières (Hoff, 2003 ; Sylvestre & Mérette, 2012). En plus du milieu familial, l’environnement scolaire constitue un contexte privilégié pour prévenir certaines difficultés langagières (Dickinson, 2011). Les enfants peuvent y bénéficier d’interactions riches et diversifiées, tant avec les adultes qu’avec leurs pairs (Pence et al., 2008). C’est lorsque la qualité des interactions enseignant-enfant atteint un certain seuil que les effets bénéfiques sur les habiletés langagières seraient plus importants, surtout pour les enfants plus vulnérables (Burchinal et al., 2010). Or, la qualité de ces interactions - plus spécifiquement la qualité des stratégies de soutien au développement langagier - est très variable d’un milieu préscolaire à l’autre, selon des études québécoises (Bouchard et al., 2010 ; ISQ, 2014). De surcroît, la qualité serait plus faible dans les milieux défavorisés (Vandenbroeck, 2015). Cependant, aucune étude n’a été menée actuellement en Belgique francophone. L’objectif est de documenter la qualité des interactions et de l’utilisation de stratégies de soutien langagier par les enseignants dans les classes de deuxième maternelle en Wallonie/Bruxelles. Six enseignants de 2ème maternelle participent à la phase-pilote. Des observations in vivo et des enregistrements vidéo sont réalisés dans les classes, dans les conditions les plus naturelles possible. La qualité des interactions est évaluée à l’aide du CLASS® Pre-K (Classroom Assessment Scoring System®, Pianta et al., 2008). La Grille d’évaluation des interactions et des pratiques langagières de l’éducatrice (GEIPLE) est également complétée (Girolametto et al., 2002, traduite par Bouchard et al., 2010). Les résultats permettent d’engager une réflexion sur les modalités actuelles, et sur celles qu’il est possible d’implanter, pour mieux soutenir le développement langagier des enfants, et plus particulièrement des enfants en milieu précarisé, et d’émettre des recommandations relatives aux formations prodiguées aux enseignants.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.075
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.321
Teacher spread0.284 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

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