L’influence du Cadre européen commun de référence pour les langues (2001) sur l’enseignement du français langue seconde au niveau universitaire au Canada
Bibliographic record
Abstract
Cette étude s’intéresse à l’influence du Cadre européen commun de référence pour les langues ou CECRL (Conseil de l’Europe, 2001) sur les programmes et les pratiques pédagogiques en français langue seconde au niveau universitaire au Canada. À travers les réponses à un sondage en ligne de 65 participants 1 , nous avons pu constater que la culture d’enseignement est en transition, avec des opinions divisées ou incertaines. Les participants sont généralement satisfaits de l’approche actionnelle lorsqu’elle est mise en oeuvre. Cependant, il y a aussi des résistances par rapport à certains aspects du CECRL, comme la perception d’une concentration insuffisante sur la correction linguistique. Si ce Cadre devait être adopté, un travail d’adaptation resterait à réaliser pour rendre ce document pertinent au contexte canadien universitaire. Finalement, nous avons remarqué que la plupart des changements influencés par le CECRL restent minimes (par exemple, un changement de manuel) et ne correspondent pas au changement de paradigme vers l’actionnel décrit par exemple chez Puren (2011) pour la didactique des langues, ou encore par Fullan et coll. (2017) pour l’éducation en général.
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 | 0.008 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".