L’accompagnement professionnel pour développer des dispositifs didactiques innovants en syntaxe et en ponctuation : regards de conseillères pédagogiques
Bibliographic record
Abstract
L’étude présentée dans cet article s’est déroulée en deux temps : une démarche exploratoire la première année, suivie d’une expérimentation par protocole quasi-expérimental l’année suivante. Visant à développer et à expérimenter des dispositifs didactiques pour améliorer la syntaxe et la ponctuation en écriture chez des élèves de 10 à 14 ans, l’équipe de recherche était composée de chercheuses universitaires, d’étudiantes doctorale et postdoctorale, de conseillères pédagogiques et d’enseignants du primaire et du secondaire au Québec. Tous ces membres ont joué différents rôles tout au long de l’étude. Cet article vise à présenter les résultats de l’analyse d’un questionnaire d’enquête auprès des conseillères pédagogiques dans lequel les modalités d’accompagnement professionnel ont été discutées. Le point de vue des conseillères pédagogiques montre que la recherche collaborative permet de documenter l’efficacité d’un triple accompagnement (rencontres collectives mensuelles, observations en classe avec rétroaction personnelle, matériel offert) et de partager des rôles traditionnellement plus cloisonnés.
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 | 0.034 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".