Compétences interculturelles renouvelées dans la formation des enseignants de langues en Finlande
Bibliographic record
Abstract
La notion d’interculturel traverse actuellement des « turbulences » aussi bien en recherche que dans les discours quotidiens (Dervin, 2012). De nombreux chercheurs, issus d’horizons très différents mais travaillant sur l’interculturel en didactique des langues, tels que Abdallah-Pretceille (1986), Holliday (2010), Piller (2011) ou encore Dervin (2012), appellent à renouveler la notion, à aller au-delà du culturalisme (la « culture » comme alibi ou excuse) et à prendre en compte davantage les contextes d’interaction et de rencontre, mais aussi les positionnements des interlocuteurs. Ce bouleversement paradigmatique et méthodologique devrait être pris davantage en compte en didactique des langues et surtout dans la formation des enseignants de langues, qui jouent un rôle prépondérant dans la formation interculturelle des élèves. Dans cet article, nous expliquons comment cela a été rendu possible dans une formation offerte à l’Université d’Helsinki en Finlande en passant en revue tout d’abord les cadres conceptuels, théoriques et méthodologiques mis en place, puis en examinant certaines productions d’enseignants-stagiaires dans le cadre d’un portfolio de compétences interculturelles (PICSTEP).
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".