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Record W4205630170 · doi:10.7202/1081265ar

Développer des connaissances lexicales et grammaticales sans support écrit et sans production grâce à une approche par tâches basée sur la compréhension

2021· article· fr· W4205630170 on OpenAlexaffvenueabout
Suzie Beaulieu, Véronique Fortier, Julie Damiens, C. Laberge, Catherine Fillion

Bibliographic record

Venue˜La œRevue de l'AQEFLS/Revue de l'AQEFLS · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicEFL/ESL Teaching and Learning
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, nous traitons de l’approche par tâches basée sur la compréhension , un type d’approche qui favorise le développement langagier, notamment du lexique et de la grammaire, en passant essentiellement par la compréhension orale. Selon les études antérieures, menées auprès d’enfants (Shintani, 2012, 2016) et d’adolescents (Erlam et Ellis, 2018, 2019) débutant leur apprentissage d’une langue seconde, l’utilisation de cette approche favoriserait le développement de connaissances lexicales et grammaticales chez les participants des groupes expérimentaux, et ce, davantage que chez les apprenants des groupes témoins qui devaient produire les éléments lexicaux et linguistiques ciblés. Considérant le potentiel de cette approche et le fait qu’elle diffère de nombreuses autres où l’écrit et la production occupent une place importante, elle nous semblait également adaptée pour des apprenants adultes peu scolarisés ou peu alphabétisés, dont la littératie est émergente. Afin d’évaluer la mise en place d’une approche basée sur la compréhension auprès de cette population, nous avons développé un partenariat avec un centre de formation des adultes de la région de Québec. Nous présentons une des séquences développées de concert avec une enseignante du centre. La séquence vise le développement du vocabulaire de l’habitation, des marques de singulier et pluriel et des prépositions de lieu. Afin de rendre compte de l’ensemble du processus de développement et d’implantation de la séquence, nous présentons les points de vue de l’enseignante, des participants et de l’équipe de recherche à cet effet.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.832
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.003
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 head0.113
GPT teacher head0.286
Teacher spread0.173 · 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 designNot applicable
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

Citations6
Published2021
Admission routes3
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