La conception de l’approche neurolinguistique et son rapport avec le Français intensif : historique et mise en œuvre en contexte scolaire
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cet article est d’expliquer les débuts de l’Approche neurolinguistique et sa relation avec le programme de Français intensif qui a été mis en place au Canada. Dans un premier temps, nous aborderons pourquoi une nouvelle approche pour l’enseignement du français a été développée en Terre-Neuve-et-Labrador, une province à l’écart du contexte francophone. Puis, le programme du Français Intensif sera décrit en mettant l’accent sur quelques-unes de ses caractéristiques, à savoir, une pédagogie basée sur le développement de la littéracie et les principaux changements adoptés et issus de l’enseignement au Québec à des enfants migrants allophones. Les questions de recherche qui ont été creusées dans la mise en place de ce programme dans les écoles de Terre-Neuve seront ensuite abordées. Finalement, nous expliquerons comment l’Approche neurolinguistique a été développée à partir des résultats de recherche menés dans les classes lors de la mise en place du Français Intensif. Nous nous focaliserons plus particulièrement sur les cinq principes qui sous-tendent ce nouveau paradigme d’appropriation de la communication spontanée en langue seconde, à savoir, le développement de la grammaire interne par l’utilisation et la réutilisation de structures linguistiques, l’approche pédagogique centrée sur le développement de la littéracie, la centration sur la transmission d’un message, l’implication cognitive et émotionnelle de l’apprenant dans le message et le besoin d’une interaction soutenue. Nous conclurons cet article avec le développement de l’Approche neurolinguistique par le biais de programmes dans plusieurs pays et en plusieurs langues.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".