Quelles stratégies pédagogiques participent au développement de la compétence scripturale? Atelier délibératif mené avec des enseignantes de français d'expérience
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Abstract
Quelles stratégies pédagogiques participent au développement de la compétence scripturale ?Atelier délibératif mené avec des enseignantes de français d'expérience Formation et profession 31(2) 2023 • 1 ésumé Les savoirs issus de la recherche sur les stratégies pédagogiques utilisées en classe de français au secondaire québécois qui participent particulièrement au développement de la compétence scripturale des élèves sont lacunaires et difficilement comparables.Pour éclairer ces savoirs, nous puisons dans le savoir d' expérience des enseignantes et enseignants (Tardif et Lessard, 1999) en menant un atelier délibératif (Dogba, Dossa et Dagenais, 2017) avec six enseignantes d' expérience, à l'issue duquel trois ensembles de stratégies pédagogiques sont retenus : montrer des exemples de textes ou de stratégies d' écriture; faire écrire (plus); offrir des rétroactions variées. Mots-clésStratégies pédagogiques, écriture, enseignement du français à l' école secondaire québécoise, savoir d' expérience, atelier délibératif.
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 | 0.012 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".