L'utilisation de stratègies d'apprentissage en fonction de la réussite chez des adolescents apprenant l'anglais langue seconde
Bibliographic record
Abstract
Cette étude visait à déterminer lesquelles des stratégies contenues dans la taxonomie de O'Malley et Chamot (1990), permettent de distinguer les bons des moins bons apprenants de langue seconde (L2). Un questionnaire comptant 80 stratégies a été élaboré et soumis à 310 francophones en 5° année d'études de niveau secondaire apprenant l'anglais. Les résultats de fin de semestre qui s'est tenu trois mois après le recueil des donnés ont été colligés. La note de l'épreuve de production, considérée plus discriminante, a servi à subdiviser l'échantillon en trois groupes: faible, moyen et fort. Les stratégies ont été examinées à partir d'une analyse de Kruskall-Wallis. Les résultats obtenus indiquent qu'un nombre limité des stratégies métacognitives, cognitives et socioaffectives à l'étude sont utilisées de façon statistiquement différente selon le niveau de compétence des apprenants. Ces résultats sont examinés dans l'optique de poursuivre la validation d'un instrument de mesure des stratégies pour les francophones apprenant l'anglais L2.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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".