Examen de las opiniones de futuros profesores de francés sobre su participación en un proyecto telecolaborativo internacional de escritura de relatos multilingües digitales
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette étude était d’examiner les opinions de futurs enseignants de français langue seconde (FLS) ou langue étrangère (FLE) concernant leur participation à un projet international (Québec-Espagne) de télécollaboration pour la création d’histoires multilingues numériques. En équipes, les futurs enseignantsdes deux classes internationales ont écrit ensemble des histoires en français qui ont ensuite été traduites dans d’autres langues parlées par les participants et publiées sur la plateforme Wix. Grâce à un questionnaire administré à la fin du projet, le processus d’écriture des histoires, le travail d’équipe et l’opinion générale du projet ont été analysés. Les résultats ont montré que la production d’histoires multilingues numériques a permis aux participants de développer différentes compétences didactiques. Afin de mieux comprendre les tensions apparues au cours du projet, les résultats sont discutés sous l’angle de la théorie de l’activité (Engestöm, 2001).
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 | 0.016 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".