MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3118449952

Comment les enseignants d’une Faculté de lettres et sciences humaines perçoivent-ils les défis liés aux productions écrites à réaliser par les étudiants internationaux ?

2017· article· fr· W3118449952 on OpenAlexaffabout
Déborah Meunier, Olivier Dezutter

Bibliographic record

VenueORBi (University of Liège) · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Suite à l’accroissement de la mobilité universitaire internationale, les enseignants universitaires sont confrontés de plus en plus souvent à des nouveaux profils d’apprenants plurilingues dont les représentations (Moirand 2006 : 43) des normes et des genres discursifs à produire en contexte universitaire peuvent varier, ne pas toujours correspondre à ce qui est attendu dans certains contextes et donc parfois nuire à la réussite des étudiants. Au-delà de la maitrise du code linguistique propre à la langue d’enseignement, les étudiants mobiles doivent acquérir des compétences discursives liées aux genres écrits rencontrés dans leur cursus (résumé, synthèse, essai,…). Or, on sait depuis les travaux pionniers de Kaplan (1966) que les normes, implicites ou explicites, des genres écrits varient en fonction de la communauté discursive. De même, les nombreux travaux sur les littéracies universitaires ont montré, entre autres, l’influence des disciplines, du niveau d’études (Delcambre et Reuter 2010), de la culture universitaire (Goes et Mangiante 2010, Hamez 2010) dans les pratiques de l’écrit. A partir d’un corpus de 15 entrevues avec des enseignants des départements de Lettres et Travail social de l’Université de Sherbrooke, nous proposons d’étudier les représentations associées aux écrits exigés par les enseignants et aux difficultés qu’ils anticipent ou constatent pour les étudiants non francophones. Les analyses présentées montreront à la fois la diversité des genres écrits valorisés par les enseignants, la variabilité des postures adoptées vis-à-vis de la norme linguistique et de la maitrise de la langue des étudiants, et les difficultés ressenties par les enseignants dans la pratique d’évaluation de l’écrit chez les étudiants dont le français n’est pas la langue première.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.305
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0090.006
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.095
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.265 · 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 designObservational
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
Published2017
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueORBi (University of Liège)Same topicFrench Language Learning MethodsFrench-language works237,207