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Record W4391344874 · doi:10.7202/1108564ar

Enseigner le vocabulaire scolaire en soutien linguistique au secondaire : regard sur trois activités plurilingues

2024· article· fr· W4391344874 on OpenAlexaffvenue
Pascale Rousseau, Catherine Maynard

Bibliographic record

Venue˜La œRevue de l'AQEFLS/Revue de l'AQEFLS · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsPolitical sciencePsychologySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Hors de la métropole montréalaise, les élèves bi/plurilingues au secondaire sont le plus souvent intégrés en classe ordinaire dès leur arrivée à l’école québécoise francophone (De Koninck et Armand, 2012). Un service de soutien linguistique leur est alors offert pour les accompagner dans le double apprentissage qui les attend, c’est-à-dire celui du français, la langue d’enseignement, et celui des contenus disciplinaires. Pour relever ce défi, ces élèves, qui disposent d’un répertoire plurilingue pouvant servir de levier en classe (Cummins, 2021), doivent notamment développer leur vocabulaire en français, et plus particulièrement un vocabulaire scolaire central aux apprentissages disciplinaires (Short et Echevarría, 2016). Ainsi, la recherche-action ici présentée visait à répondre à la question suivante : Comment favoriser l’enseignement-apprentissage du vocabulaire scolaire en soutien linguistique au secondaire en prenant appui sur le répertoire plurilingue des élèves ? Pour y répondre, un portrait des besoins des enseignants à cet égard a d’abord été dressé. En fonction de ces besoins, trois activités ont ensuite été conçues et expérimentées avec trois groupes d’élèves. Des entretiens semi-dirigés avec les trois enseignants des groupes d’élèves ayant participé à la mise à l’essai révèlent le potentiel des activités expérimentées de même que des pistes pour les bonifier.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.897
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.282 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
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