Enseigner le français au Mozambique : une intervention didactique innovante qui favorise la comparaison des langues en contact
Bibliographic record
Abstract
Le contexte de notre étude est celui du Mozambique qui est caractérisé par un multilinguisme où le français cohabite avec des langues bantoues en sus du portugais. Dans ce contexte, le français est appris comme une langue étrangère mais sans aucune considération des autres langues connues et pratiquées par les élèves. Cette recherche réinterroge donc cette pratique. Ainsi, notre objectif est de voir l’impact qu’ont les autres langues de la région de Maxixe dans l’apprentissage du français. L’hypothèse majeure à vérifier s’appuie sur les recommandations des derniers travaux des didacticiens du plurilinguisme. Selon ces chercheurs, une approche plurilingue qui s’appuie sur les connaissances des autres langues favorise l’apprentissage d’une nouvelle langue. Pour vérifier cette hypothèse, nous avons recueilli des données dans trois classes où nous avons comparé trois situations : la première dispense l’enseignement du français de manière classique, la seconde articule le français et le portugais et la troisième s’appuie sur la comparaison français vs langues bantoues régionales.
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 | 0.018 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".