L'impact du recours aux L1 dans l'appropriation du français de jeunes élèves allophones
Bibliographic record
Abstract
L'enseignement/apprentissage de la langue de l'école par des élèves allophones à l'école maternelle pose de nombreuses questions aux praticiens. Les travaux de chercheurs en didactique des langues (Cummins & Swain : 1987, Cummins : 2000, Hélot : 2007) attirent l'attention sur l'importance de permettre aux élèves allophones de développer leur langue d'origine pour mieux acquérir celle de l'école. Pour ce faire l'ouverture de l'école à la reconnaissance des langues présentes en son sein devient une nécessité et permet de lutter contre l'échec scolaire. Dans une école maternelle française, une enseignante permet aux parents des élèves et aux élèves allophones eux-mêmes de s'exprimer dans leur(s) langue(s) première(s), dans sa classe de petite section. En partenariat avec une médiatrice bilingue, elle conçoit des activités bilingues propices à l'apprentissage du français. L'analyse du recours par les élèves allophones à leur(s) L1 dans les interactions en classe et l'analyse des productions orales de trois élèves turcophones lors d'une tâche de rappel de récits permettent de mieux comprendre comment les langues circulent au sein de la classe et leur impact sur l'appropriation de la langue de l'école.
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 | 0.003 |
| 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 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".