L’enseignement aspectuel des temps du passé selon une approche basée sur les concepts
Bibliographic record
Abstract
La présente étude vise à déterminer la mesure dans laquelle un enseignement basé sur les concepts permet à des apprenants de français langue seconde (FLS) de s’approprier le concept d’aspect verbal pour comprendre la distinction entre le passé composé et l’imparfait. En tout, 16 apprenants adultes de FLS provenant de trois niveaux différents (A2, n = 8; B1, n = 6; B2, n = 4) ont participé à deux séances de 1 h 30 au cours desquelles la différence aspectuelle entre le passé composé et l’imparfait a été enseignée au moyen d’une séquence d’enseignement basé sur les concepts. Des verbalisations écrites et orales ont été recueillies chez les participants au début et à la fin de l’étude, et ceux-ci ont également rempli un texte à trous faisant office de prétest et de posttest. Les résultats montrent que les apprenants de tous les niveaux ont saisi la notion d’aspect, mais que les apprenants de niveau plus avancé étaient en mesure de mieux appliquer le concept en contexte d’utilisation.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".