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Record W6981350343

Effets des apprentissages de la langue eÌcrite effectueÌs par la typologie textuelle dans lâapprentissage multilingue (le coreÌen, lâanglais et le français) chez lâapprenant coreÌen

2013· other· fr· W6981350343 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typeother
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicArchitecture and Art History Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Research methodologyDigital literacyData collection
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

On s’accorde aujourd’hui sur la nécessité de la dimension textuelle dans l’enseignement de la langue écrite. L’objectif de notre recherche est de mettre à l’essai une démarche pédagogique visant à enseigner la compréhension/expression écrite en prenant appui sur la typologie textuelle et en adoptant une approche stratégique. Compte tenu que les Coréens apprennent le français comme deuxième langue étrangère après l’apprentissage de l’anglais, nous menons notre recherche dans un contexte d’apprentissage multilingue (le coréen, le français et l’anglais).\nNous effectuons notre recherche à Montréal. Nous sélectionnons vingt- et-un apprenants coréens âgés de 14 à 15 ans en passant des entrevues sur les caractéristiques de leurs expériences scolaires et leurs apprentissages des langues. Ils possèdent tous un bagage éducatif solide en anglais mais leurs niveaux de français sont variés (i.e. sept sujets débutants, sept intermédiaires et sept avancés).\nNotre recherche se base sur trois expérimentations. Dans la première, nous nous intéressons notamment au rôle de la typologie textuelle auprès des débutants, dont les caractéristiques sont représentatives des apprenants coréens qui sont grammaticalement et lexicalement faibles en français. Nous mobilisons les connaissances textuelles par le biais des textes en anglais puis nous mesurons si les participants peuvent les utiliser dans les textes en français. Nous vérifions cette utilisation en comparant les résultats de la perception du fonctionnement de l’écrit en français avant et après la mobilisation des connaissances textuelles. Les donnés empiriques révèlent que les apprenants coréens qui n’ont pas encore maîtrisé les compétences de base réussissent à percevoir le fonctionnement de l’écrit en français grâce à leurs connaissances textuelles préalablement mobilisées en anglais.Dans notre deuxième expérimentation, nous examinons l’effet de l’enseignement de la typologie textuelle sur la lecture stratégique dans l’apprentissage multilingue. Nous offrons le cours de lecture stratégique avec un texte en français et examinons l’effet de cette pratique. En comparant les résultats de la compréhension avant et après le cours, nous vérifions que le cours de lecture stratégique est efficace non seulement sur la perception du fonctionnement de l’écrit, mais également sur l’apprentissage de la grammaire et du vocabulaire. Nous vérifions également l’influence translinguistique du français vers l’anglais.\nDans la troisième expérimentation, nous examinons l’effet de l’enseignement de la typologie textuelle sur le processus de production écrite en français. Nous recueillons les productions des participants avant et après le cours de l’écriture. Nous les analysons avec les mêmes grilles de codage concernant la forme typologique et le sens culturel. Nous observons que les scripteurs qui ont l’occasion de mobiliser explicitement leurs connaissances textuelles peuvent obtenir des performances plus élevées concernant la forme typologique ainsi que le sens culturel après le processus de production.\nNous en concluons que la didactique effectuée à partir de la typologie textuelle a toute sa pertinence dans l’apprentissage multilingue et que l’approche stratégique peut stimuler la mise en place de la typologie textuelle pour appréhender la langue écrite au niveau textuel tant en lecture qu’en écriture.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.823
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.004
GPT teacher head0.155
Teacher spread0.152 · 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 designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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
Published2013
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