L’utilisation d’un outil numérique d’aide à la révision et à la correction à la fin du secondaire : effets sur la qualité de l’écriture
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de la quasi-expérimentation faisant l’objet de cet article, nous avons voulu évaluer les effets de l’utilisation d’un outil numérique d’aide à la révision et à la correction sur la qualité de l’écriture. Trois-cent-quatre (n = 304) adolescents québécois issus d’écoles publiques francophones y ont participé, écrivant un premier texte à la main, puis un second selon l’une de ces modalités : 1) à la main ; 2) au traitement de texte (TT), sans correcticiel ; 3) au TT, avec correcticiel ; 4) au TT, avec correcticiel et formation à son utilisation. Les données, analysées de façon quantitative (ANOVA, tests t à mesures appariées), montrent que les utilisateurs du correcticiel font moins d’erreurs d’orthographe que leurs pairs, mais plus d’erreurs relatives au lexique. En revanche, les élèves n’utilisant que le TT réussissent moins bien. Ces résultats rappellent qu’apprendre l’écriture numérique est complexe, puis appellent à tenir compte de ses spécificités.
 Mots-clés : écriture, numérique, traitement de texte, correcticiel, orthographe, syntaxe, grammaire du texte, évaluation
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".