Effets des apprentissages de la langue eÌcrite effectueÌs par la typologie textuelle dans lâapprentissage multilingue (le coreÌen, lâanglais et le français) chez lâapprenant coreÌen
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.004 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.004 |
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".