Utilisation d’un outil numérique d’analyse de phrases et apprentissage de l’orthographe grammaticale au primaire et au secondaire québécois
Bibliographic record
Abstract
La contribution rapporte les résultats d’une recherche-action ayant intégré un outil numérique d’analyse de phrases à des activités d’apprentissage auprès d’élèves du primaire (n=35) et du secondaire (n=36) québécois en vue d’améliorer l’orthographe grammaticale. Les résultats au prétest et au posttest indiquent notamment des augmentations significatives dans la réussite des accords au primaire, mais des résultats plus mitigés pour le secondaire. En outre, les régressions multiniveaux réalisées indiquent dans l’ensemble de l’échantillon qu’un haut taux de réussite dans l’identification de la classe des mots prédit un haut taux de réussite dans les accords. Les résultats sont discutés à la lumière des différences dans l’intervention en contexte pandémique selon le niveau scolaire, et également à la lumière de travaux antérieurs ayant montré le rôle des habiletés métalinguistiques dans la réussite des accords.
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 | 0.007 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".