plateforme interactive autonomisante pour favoriser la réflexion des apprenant.e.s en production écrite
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous présentons les fondements théoriques et pratiques d’un projet de plateforme interactive qui souhaite intégrer la maîtrise du logiciel Antidote au cœur d’une démarche pédagogique autonomisante. À l’aide de parcours d’apprentissage individualisés, nous espérons encourager les apprenant.e.s à adopter une attitude réflexive sur la langue qui leur permettra d’acquérir du métalangage et d’élaborer des stratégies interlinguistiques pour développer leurs compétences à l’écrit en français langue seconde. Notre plateforme souhaite répondre à des enjeux déjà prégnants dans l’enseignement/apprentissage d’une langue seconde dans une perspective plus équitable et inclusive pour atténuer les différences entre les apprenant.e.s dans le contexte de l’enseignement à distance que nous connaissons actuellement. Cette phase exploratoire a permis de développer la première étape du projet qui permettra, à terme, de mener de plus amples recherches sur des pratiques pédagogiques novatrices dans lesquelles langues et cultures sont utilisées comme un levier d’apprentissage de la langue cible.
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 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.009 |
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".