<i>« Ils vont – bientôt, ils ont – fini »</i> : développement de tâches basées sur la compréhension pour des adultes en apprentissage de la langue et de la littératie
Bibliographic record
Abstract
Malgré la présence croissante de personnes adultes immigrantes en apprentissage de la langue et de la littératie (PAIALeL) dans les cours de français L2, peu d’études réalisées en salle de classe ont porté sur cette population. Celles-ci ont démontré que des approches centrées sur l’apprenant étaient à préconiser. Parmi ces approches, il a été établi que l’approche par tâches basées sur la compréhension permettait aux PAIALeL d’appréhender des notions lexicales et grammaticales concrètes. Étant donné l’efficacité de cette approche, il importait de déterminer si elle pouvait être adaptée pour permettre aux PAIALeL de s’approprier des notions abstraites, telles que la temporalité. Nous avons adapté l’approche à cette fin et avons mis à l’essai une séquence pédagogique à deux reprises dans des groupes intacts de PAIALeL. Pour déterminer si la séquence pédagogique ainsi créée pouvait être mise en œuvre auprès de cette population, nous avons consigné des notes de terrain au cours de l’intervention et avons demandé à des élèves 1 d’effectuer des tâches en production à la fin de chacune des périodes de mise à l’essai. L’ensemble des données recueillies a révélé qu’en apportant des modifications mineures à l’approche, il serait possible d’amener des PAIALeL à effectuer des liens forme-sens sur la temporalité.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".