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 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 | 0.012 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".