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Record W3021142962 · doi:10.4000/rdlc.7457

L’accompagnement professionnel pour développer des dispositifs didactiques innovants en syntaxe et en ponctuation : regards de conseillères pédagogiques

2020· article· fr· W3021142962 on OpenAlexaboutno aff
Marie‐Hélène Giguère, Marie Nadeau, Carole Fisher, Rosianne Arseneau, Claude Quévillon Lacasse

Bibliographic record

VenueRecherches en didactique des langues et des cultures · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesChemistryPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.026
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.466
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.026
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.181
GPT teacher head0.443
Teacher spread0.262 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
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