Développement des compétences en écriture à la fin du primaire : implication du modèle théorique Simple View of Writing
Bibliographic record
Abstract
Les compétences en écriture occupent une place importante dans le cheminement scolaire de tout élève. Toutefois, l’écriture est un acte complexe et représente une difficulté chez plusieurs. Le développement de ces compétences peut aussi être questionné dans des contextes d’apprentissage spécifiques, tels que l’enseignement intensif de l’anglais. Différents modèles théoriques ont été développés pour tenter de comprendre les processus d’écriture dont le modèle Simple View of Writing de Berninger et Amtmann (2003). Celui-ci s’inscrit dans une perspective développementale, et réfère conséquemment aux processus d’écriture chez le jeune scripteur. Ce modèle implique différents processus en interaction, soit la transcription, la génération de texte, les fonctions exécutives et la mémoire de travail. La présente étude a pour objectif de voir l’utilité du modèle Simple View of Writing afin de décrire le développement des compétences en écriture au cours de la sixième année du primaire, chez des élèves évoluant dans un contexte d’enseignement intensif de l’anglais, langue seconde. Les objectifs spécifiques ont pour but d’investiguer dans le temps et entre elles la relation entre deux des trois composantes du modèle Simple View of Writing, soit celle de transcription et celle de génération de texte. Pour ce faire, les processus impliqués dans les productions écrites de 60 élèves de 6e année (court paragraphe du sous-test Expression écrite du WIAT-II; Wechsler, 2005) produits au début et à la fin de l’année scolaire (deux temps de mesure) ont été analysés à l'aide d'une grille d'analyse descriptive s'appuyant du modèle cible. Plus spécifiquement, les éléments suivants sont considérés : la calligraphie et l’orthographe pour la composante de transcription, ainsi que le nombre de mots et la qualité de texte pour celle de génération de texte. Les données utilisées ont été recueillies dans une plus large étude en rapport à l'écriture menée auprès d’élèves québécois apprenant dans un contexte d'enseignement intensif de l'anglais. Les résultats des analyses montrent une amélioration au cours de l’année scolaire pour toutes les variables, à l’exception du nombre de mots. L’orthographe au début de l’année prédit la qualité de texte, mais pas le nombre de mots à la fin de l’année scolaire, alors que la calligraphie n’est pas un prédicteur des deux scores associés à la composante de génération de texte. Finalement, les résultats montrent différentes associations entre les scores de même composante, ainsi qu’entre les composantes de transcription et de génération de texte aux deux temps de mesures. Les résultats de la présente étude permettent de montrer l’utilité du modèle théorique Simple View of Writing afin de décrire le développement des compétences en écriture, en mettant en évidence principalement une progression entre le début et la fin de l’année scolaire des composantes de transcription (calligraphie et orthographe) et de génération de texte (qualité de texte), en plus d’une interaction entre les deux composantes du modèle ciblé pour l’étude. Sur le plan pratique, l’étude peut contribuer à orienter des processus d’évaluation et à cibler des pistes d’intervention en rapport au développement des compétences en écriture, en soulignant notamment l’interaction entre les différents processus en jeu lors de l’écriture. D’autres études permettraient de poursuivre la validation empirique du modèle, qui apparait pertinent en regard du développement des compétences en écriture en 6e année.
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 | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".