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Record W47893030 · doi:10.71781/6060

L’impact de l’utilisation du traitement de texte sur la qualité de l’écriture d’élèves québécois du secondaire

2012· dissertation· fr· W47893030 on OpenAlexaboutno aff
Pascal Grégoire

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2012
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWriting and Handwriting Education
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans les dernières décennies, le présumé déclin de la compétence scripturale des élèves québécois a soulevé les passions. Force est d’admettre que leurs compétences sont lacunaires : tant les rapports du ministère de l’Éducation (Jalbert, 2006; Ouellet, 1984) que les études scientifiques ou gouvernementales (Bureau, 1985; Groupe DIEPE, 1995; Roberge, 1984) révèlent leur incapacité à s’approprier l’écriture. Les TIC pourraient bien faire partie de la solution : on sait pertinemment qu’elles favorisent la réussite scolaire dans certains contextes (Barayktar, 2001; Christmann & Badgett, 2003; Waxman, Lin, & Michko, 2003). Toutefois, modifient-elles le processus scriptural au point d’en faciliter l’apprentissage? Cette question constitue le cœur de l’actuel projet de recherche. Les modèles du processus d’écriture comme celui de Hayes et Flower (Flower & Hayes, 1981; Hayes, 1995; Hayes & Flower, 1980) rappellent que les TIC font partie du contexte de production; à ce titre, elles influencent autant la qualité des textes que les processus cognitifs et la motivation. Elles libèrent notamment des ressources cognitives, puisqu’elles prennent en charge certaines opérations, comme la calligraphie (Daiute, 1983). Partant, le scripteur peut se concentrer davantage sur des tâches plus complexes. Des méta-analyses (Bangert-Drowns, 1993; Goldberg, Russell, & Cook, 2003) attestent que le traitement de texte exerce un effet minime, mais statistiquement significatif sur la qualité de l’écriture. Toutefois, il est associé à des révisions en surface (Faigley & Witte, 1981; Figueredo & Varnhagen, 2006). Rares sont les projets de recherche qui explorent simultanément l’impact du traitement de texte sur plusieurs dimensions du processus scriptural; plus rares encore sont les travaux qui se sont intéressés à ce sujet depuis les années 1990. Pour pallier ce manque, cette thèse de doctorat vise à 1) mesurer l’effet des TIC sur la qualité de l’écriture; 2) décrire l’impact des TIC sur les processus cognitifs de révision et de traduction; 3) mesurer l’impact des TIC sur la motivation à écrire. Pour y arriver, nous recourons à une méthodologie mixte. D’une part, un devis de recherche quasi expérimental nous permet de comparer les scripteurs technologiques aux scripteurs traditionnels; d’autre part, une approche qualitative nous laisse accéder aux pensées et aux perceptions des utilisateurs de l’ordinateur. Les trois articles qui constituent le cœur de cette thèse rapportent les résultats relatifs à chacun des objectifs spécifiques de recherche. Dans le premier texte, nous avons mesuré les effets du traitement de texte sur la compétence scripturale. L’analyse statistique des données colligées nous a permis de dégager une amélioration des performances, strictement en orthographe d’usage. En comparaison, les élèves du groupe témoin se sont améliorés davantage en cohérence textuelle et ont mieux performé en orthographe grammaticale. Le deuxième article propose de faire la lumière sur ces résultats. Nous y étudions donc l’impact des TIC sur le processus cognitif de révision. Ce volet, basé sur une approche qualitative, recourt largement à l’observation vidéographiée. Nous y mettons d’abord en évidence le grand nombre d’erreurs commises lors des séances d’écriture technologiques; nous faisons également ressortir la sous-utilisation du vérificateur linguistique, qui pose peu de diagnostics appropriés ou qui est souvent ignoré des scripteurs. Toutefois, malgré cette sous-utilisation du traitement de texte, des entrevues de groupe font état de perceptions positives à l’égard des TIC; on leur prête des vertus certaines et elles sont jugées motivantes. Ce phénomène constitue le cœur du dernier article, au cours duquel nous tâchons de mesurer l’impact du mode d’écriture sur la motivation à écrire. Nous menons ce volet dans une perspective quantitative. La motivation des participants a été mesurée avec une échelle de motivation. L’analyse statistique des données montre que les élèves technologiques sont motivés intrinsèquement par les technologies, tandis que leurs pairs du groupe témoin sont amotivés. Lors du chapitre conclusif, nous mettons ces résultats en relation, tentant d’expliquer globalement l’impact des TIC dans le processus scriptural. Au terme de notre thèse, nous formulons des recommandations destinées aux praticiens et aux décideurs engagés dans le système éducatif.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.410
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0090.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.216 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
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

Citations1
Published2012
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