Prendre en compte les croyances de futures enseignantes de français Lx dans le cadre d’une recherche-action : vers l’utilisation d’approches plurilingues d’enseignement du lexique
Bibliographic record
Abstract
Les écoles francophones du Québec (Canada) accueillent de nombreux élèves immigrants bi/plurilingues. Pour les soutenir, une attention devrait être portée à l’enseignement du lexique, notamment au moyen d’approches plurilingues (Galante, 2020 ; Leonet et al., 2020). Toutefois, l’adoption de telles approches reste marginale (Payant et Bell, 2022). Afin de soutenir leur mise en œuvre, il apparait nécessaire de prendre en compte les croyances des futur⋅e⋅s enseignant⋅e⋅s (Borg, 2015) et de leur offrir des occasions de développement professionnel visant un arrimage entre des savoirs didactiques de référence et la pratique en classe (Forget, 2020). Nous nous sommes donc penchées sur la question suivante : Comment une recherche-action peut-elle contribuer à la formation de futur⋅e⋅s enseignant⋅e⋅s en lien avec l’utilisation d’approches plurilingues pour enseigner le lexique en français Lx ? Deux futures enseignantes ont pris part à notre étude, lors de laquelle elles ont créé et mis à l’essai trois activités d’enseignement du lexique en français Lx. Nous avons documenté leurs croyances à partir d’une analyse thématique (Paillé et Mucchielli, 2021) de données recueillies grâce à trois outils : un guide d’accompagnement présentant les trois activités, un journal de bord et un entretien réalisé après la mise à l’essai des activités. Il en ressort que les participantes verbalisent des croyances associées au potentiel des approches plurilingues pour favoriser les apprentissages lexicaux des élèves sur les plans tant cognitivo-langagier que socio-affectif, en cohérence avec les savoirs didactiques de référence présentés en formation initiale des enseignant·e·s.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.018 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".