Les tâches intégrées plurilingues nécessitant la compréhension en anglais dans des universités non anglophones : les perceptions et les pratiques déclarées d’étudiants ayant des profils académiques et langagiers variés
Bibliographic record
Abstract
En contextes universitaires, les étudiants sont souvent confrontés à des tâches intégrées d’écriture qui demandent de la compréhension d’informations afin de produire des textes. Ces tâches académiques complexes ont fréquemment été étudiées comme des tâches unilingues avec des anglophones ou des apprenants de l’anglais étudiant dans des universités anglophones. Pourtant, le développement du savoir scientifique à l’université nécessite souvent la lecture en anglais, peu importe la langue d’enseignement, ce qui rend ces tâches plurilingues dans certains contextes. Plusieurs étudiants d’universités non anglophones se trouvent dans des programmes requérant la lecture d’articles scientifiques en anglais alors qu’ils ne sont pas des apprenants de l’anglais. Pourtant, les expériences de ces utilisateurs sont généralement peu étudiées dans la littérature scientifique actuelle. Pour mieux soutenir cette population étudiante dans le développement de leur littératie académique plurilingue et dans la réussite de leurs études universitaires, il est impératif d'examiner comment les utilisateurs de l'anglais accomplissent des tâches d'écriture plurilingue. Cette étude qualitative répond partiellement à ces préoccupations en examinant les perceptions et les pratiques déclarées de trois étudiants face à une tâche intégrée plurilingue. Les résultats démontrent que les étudiants rencontrent des difficultés différentes en fonction de leurs niveaux de compétence langagière et de leur cheminement scolaire. De futures recherches doivent se pencher sur le rôle des programmes universitaires et des professeurs qui demandent aux étudiants d’accomplir des tâches intégrées plurilingues pour mieux comprendre quelles adaptations sont possibles et souhaitables pour que tous les étudiants aient accès au développement de la littératie académique et disciplinaire.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".