Apprentissage de l’orthographe lexicale : évaluation de l’efficacité de pratiques d’enseignement auprès d’élèves francophones de la deuxième année du primaire
Bibliographic record
Abstract
L’apprentissage de l’orthographe lexicale, c’est-à-dire l’orthographe des mots comme on la retrouve dans le dictionnaire, constitue un défi de taille pour les élèves francophones (Fayol et Jaffré, 2014). Les études descriptives menées auprès d’élèves québécois montrent que la plupart des erreurs d’orthographe lexicale sont associées aux propriétés visuelles des mots et, plus précisément, aux phonèmes multigraphémiques (sons s’écrivant de plusieurs manières) et aux lettres muettes non porteuses de sens (Daigle, Costerg, Plisson, Ruberto et Varin, 2016 ; Plisson, Daigle et Montésinos-Gelet, 2013). Dans la présente recherche, une étude quasi expérimentale a été menée auprès de 131 élèves francophones (âge moyen : 7,5 ans) afin de définir les pratiques d’enseignement les plus efficaces pour favoriser l’apprentissage de phonèmes multigraphémiques et de lettres muettes non porteuses de sens. Deux conditions expérimentales d’enseignement ont été mises à l’essai dans quatre classes ordinaires de la deuxième année du primaire : 1) enseignement des propriétés visuelles et des propriétés sémantiques des mots (PVS, n = 43) et 2) enseignement des propriétés visuelles des mots (PV, n = 44). Deux autres classes étaient associées à la condition contrôle (C, n = 44). Dans les deux conditions expérimentales, 24 mots ont été enseignés au total. La moitié des mots a été entrainée en contexte de lecture et l’autre moitié en contexte de lecture et d’écriture. Pour évaluer les apprentissages, les participants ont réalisé une dictée de phrases trouées avant l’intervention (prétest), une semaine après l’intervention (post test immédiat) et six semaines après (post-test différé). Des analyses de variance ont été menées pour comparer les performances des élèves des différentes conditions (PVS, PV et C) avant et après l’intervention. Les résultats montrent que l’intervention offerte dans les conditions PVS et PV a mené à des gains, ce qui n’a pas été observé chez les élèves de la condition C. De plus, les gains réalisés se maintiennent plus d’un mois après la fin de l’intervention. Enfin, les résultats indiquent que l’entrainement des mots en contexte de lecture et d’écriture favorise davantage l’apprentissage que l’entrainement des mots en contexte de lecture seulement. Ces résultats amènent un éclairage intéressant au sujet des pratiques que les enseignants devraient privilégier pour favoriser l’apprentissage de l’orthographe lexicale.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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 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".