Forces et limites d’un dispositif plurilingue pour soutenir l’apprentissage de l’orthographe grammaticale française par des élèves bi/plurilingues
Bibliographic record
Abstract
L’apprentissage de l’orthographe grammaticale (OG) française pose de grands défis aux élèves, tant en langue première qu’en langue seconde (Lefrançois et al., 2008). Dans ce contexte, notre étude s’intéresse à l’expérimentation d’un « dispositif plurilingue » d’enseignement de l’OG française auprès d’élèves bi/plurilingues de première secondaire au Québec. Mettant en œuvre une pédagogie du translanguaging (Cenoz et Gorter, 2020; Garcia et al., 2017) et comportant des activités d’éveil aux langues (Auger, 2014), ce dispositif inclut également des dictées métacognitives (Nadeau et Fisher, 2014) et une approche intégrée (Allal, 2018). Des prétests et des posttests (dictées et productions écrites) ont permis d’évaluer les effets du dispositif pour certains objets spécifiquement (accord du verbe, de l’adjectif et du participe passé avec être [PPE], terminaisons verbales en /E/), en comparaison avec un dispositif monolingue et des pratiques habituelles d’enseignement. Il est notamment constaté qu’une force particulière du dispositif plurilingue est d’ancrer les apprentissages dans la durée pour l’accord de l’adjectif et du PPE.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".