Innovation pédagogique en cours de français à l'université et son impact sur les compétences en langue écrite : un apprentissage différent ?
Bibliographic record
Abstract
Dans une formation à l’intention de futurs professeurs des écoles, nous avons comparé deux modes pédagogiques différents traitant d’un même contenu dans un enseignement de remise à niveau en français en Licence 1[1]. Nous cherchions à déterminer s’il existe un impact sur les apprentissages selon le mode innovant de la classe inversée et qui serait différent de celui obtenu avec un mode plus classique, non innovant. Les résultats de notre recherche font état de meilleures performances avec le mode inversé, ainsi que d’un profil d’erreur différent pour les deux groupes testés. Ces résultats sont interprétés dans le cadre de la théorie d’apprentissage de flexibilité représentationnelle ainsi que celui du changement conceptuel. [1]Le cursus de Licence correspond à celui du Baccalauréat canadien et Licence 1 (ou L1) fait référence à la première année de ce cursus.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".