Améliorer l’orthographe chez les élèves de 10 à 13 ans : entrainement par dictées guidées
Bibliographic record
Abstract
Apprendre l’orthographe reste une tâche difficile pour nombre d’élèves et conditionne fortement leur vécu scolaire et leur réussite. Étudier l’efficacité des méthodes employées pour améliorer l’apprentissage de l’orthographe chez les élèves est donc primordial. Ici, nous avons testé l’efficacité d’un entrainement consistant à effectuer des dictées guidées par un support donnant plusieurs indices sur les mots à écrire, notamment leur nombre de lettres. Cet entrainement est comparé à un entrainement par des dictées classiques, non guidées. Les résultats indiquent que l’entrainement avec dictées guidées est plus efficace que l’entrainement avec dictées classiques pour les élèves de niveau moyen-faible en orthographe. Les élèves très faibles en orthographe progressent de façon similaire quel que soit le type d’entrainement et aucun progrès n’est observé chez les élèves déjà performants en orthographe.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.005 |
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".