Impact de l'Approche Neurolinguistique sur l’apprentissage des apprenants du français langue étrangère en Iran
Bibliographic record
Abstract
L’Approche Neurolinguistique (ANL) a ete concue par deux chercheurs/professeurs canadiens, Netten et Germain en 1997 au Canada. A l’heure actuelle (2018), l’ANL s’est repandue dans differents milieux, en Chine, au Japon, en Taiwan et en France tant dans le milieu institutionnel qu’universitaire. Les strategies d’enseignement pronees dans l’ANL decoulent notamment des neurosciences, en particulier, de la theorie neurolinguistique du bilinguisme de Paradis. Dans l’ANL, la primaute est accordee au developpement de la grammaire interne (habilete a communiquer a l’oral) sans passer par le long detour du savoir explicite sur la langue. Dans cet article, nous cherchons a savoir quels sont les resultats de l’ANL dans le contexte iranien. Pour ce faire, nous avons mis en parallele l’ANL avec une methode courante d’enseignement/apprentissage du francais en Iran. Nous avons choisi deux groupes d’apprenants adultes, experimental et controle. Nous avons eu recours sur le plan analytique a la methode quantitative/qualitative. Les resultats montrent que le groupe experimental atteint des scores superieurs en production orale mais inferieurs en comprehension orale par rapport au groupe controle.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 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".