Effets des pratiques d’enseignement de l’écriture en cours préparatoire
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse les effets des pratiques effectives d’enseignement de l’écriture sur les apprentissages réalisés par les élèves dans 131 classes de cours préparatoire (première primaire). Les analyses statistiques multiniveaux réalisées ont permis de mettre au jour les effets des différentes tâches proposées aux élèves par les enseignants : effets positifs des tâches de dictée, de production écrite, de planification et de révision sur les performances en écriture, et de façon différenciée sur les performances en code et en compréhension ; effets négatifs des tâches de copie et de production à l’aide d’unités pré-imprimées, notamment pour les élèves les plus faibles. Les résultats sont discutés à la lumière des méta-analyses récentes conduites sur l’enseignement explicite de l’orthographe et de la production d’écrit.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".