Pour une didactique valorisant la diversité en classe de littérature au secondaire québécois
Bibliographic record
Abstract
Les enseignants de français au secondaire québécois sont responsables des cours de littérature. Pour transmettre ce contenu culturel à leurs élèves, ils doivent prendre en considération la diversité ethnoculturelle et linguistique grandissante de leurs classes. Nous avons choisi l’outil heuristique qu’est le triangle didactique de Chevallard afin d’explorer les façons d’embrasser la diversité pour enrichir la didactique de la lecture littéraire dans un contexte multiculturel. En plus de fournir des pistes pour diversifier les relations pédagogiques et d’apprentissage, nous avons aussi émis des suggestions par rapport à la relation didactique, c’est-à-dire celle qu’entretient l’enseignant avec l’objet d’enseignement. Nous formulons trois pistes de réflexion pour enrichir celle-ci, à savoir : 1) privilégier l’enseignement des textes littéraires qui présentent des personnages divers, 2) réfléchir, comme enseignant, à l’impact de sa propre identité culturelle sur son enseignement et 3) adopter une approche décoloniale et émancipatoire de l’enseignement de la littérature.
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".