L’effet de la tablette tactile sur l’acquisition des relations sémantiques
Bibliographic record
Abstract
Cet article compare le recours à deux différents supports, la tablette tactile et le papier, sur l’acquisition des relations sémantiques durant la démarche didactique de la communauté de recherche lexicale. La communauté de recherche lexicale est une démarche didactique dialogique et multimodale d’enseignement-apprentissage de relations sémantiques (Lavoie, Pellerin, Brel-Cloutier et Beauparlant, 2019). Il pose la question : Est-ce que le support (papier ou tablette tactile) de réalisation de la carte lexicale heuristique influe l’acquisition des relations sémantiques lors de la démarche didactique de la communauté de recherche lexicale ? 31 élèves (groupe papier) et 32 élèves (groupe tablette) de 3e année du primaire ont participé à l’étude. Cette étude s’est déroulée dans un milieu économiquement défavorisé et plurilingue. Les résultats quantitatifs indiquent que le recours à une application vidéo de capture d’écran sur tablette tactile pour réaliser la carte lexicale heuristique n’influe pas l’acquisition des relations sémantiques. Par contre, la verbalisation permise avec l’application vidéo de capture d’écran sur la tablette tactile faciliterait l’acquisition des mots thématiques. Après 4 cycles de la démarche de la communauté de recherche lexicale, la moyenne des deux groupes s’est améliorée.
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 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
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".