Écrire et faire écrire dans l’enseignement postobligatoire
Bibliographic record
Abstract
Il est désormais admis qu’on apprend à écrire non seulement à l’école, mais aussi tout au long de la vie. Il n’en demeure pas moins vrai que des questions essentielles se posent quand il s’agit de l’enseignement postobligatoire. Quelles compétences développer ? Quels modèles convoquer ? Quels dispositifs expérimenter ? L’ouvrage apporte des éléments de réponse à ces interrogations. La première partie porte l’accent sur les modèles qui sous-tendent les formations à l’écriture académique ou professionnelle. La deuxième s’attache aux traces des compétences du scripteur dans des écrits universitaires. La troisième partie est consacrée à des dispositifs innovants. Enfin, un épilogue présente la formation à la didactique de l’écriture de futurs enseignants en Belgique francophone, en France, au Québec et en Suisse romande. La variété des contextes, des scripteurs (natifs/allophones, lettrés/infrascolarisés), des disciplines, des modèles et des dispositifs concernés permet de nouveaux éclairages sur l’enseignement-apprentissage de l’écriture.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".