Développer des connaissances lexicales et grammaticales sans support écrit et sans production grâce à une approche par tâches basée sur la compréhension
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.004 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.004 |
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".