Rectifications orthographiques françaises de 1990 : connaissance, opinion et pratiques d'enseignants de français
Bibliographic record
Abstract
L'orthographe française a déjà subi neuf réformes depuis la première promulgation d'une orthographe officielle, mais reste complexe dû à l'absence de régularité dans la correspondance entre ses phonèmes et ses graphèmes, aux diverses exceptions à ses maintes règles grammaticales et à la panoplie de ses incohérences. Or, malgré un consensus sur ses difficultés, toute nouvelle tentative de réforme orthographique devient un élément de discorde entre conservateurs et réformateurs. Ainsi, vingt ans après leur officialisation dans le Journal de la République française, les dernières rectifications de 1990 tardent toujours à être implantées au Québec. Les enseignants de français jouant un rôle primordial dans la transmission des nouvelles règles, il s'avère essentiel de connaître leur positionnement face à ces dernières. Dans le cadre de la présente recherche descriptive, nous avons interrogé 115 enseignants de français sur leur connaissance, leur opinion et leur pratique relatives à ces dernières rectifications, à l'aide d'un questionnaire élaboré à partir de ceux employés dans diverses recherches sur le sujet dans la francophonie. Dresser un bilan de la situation chez les enseignants au Québec s'avérait pertinent puisque seules deux études y avaient été effectuées à ce sujet, l'une avant la publication desdites rectifications, l'autre n'y réservant qu'une petite partie de son projet, aucune ne mesurant la connaissance effective des nouvelles règles et aucune n'incluant les enseignants de langue seconde (Groupe RO, 2012; Simard, 1994). Les résultats obtenus démontrent que 81,13% des enseignants de l'échantillon sont favorables aux nouvelles graphies, même si ce taux d'approbation baisse pour certaines règles précises. Cependant, 58,41% d'entre eux jugent seulement connaître très peu ou un peu les nouvelles règles. Ainsi, lorsque testés sur ces règles ou sur les principes de leur mise en application, les participants obtiennent en moyenne 60%, ce qui démontre l'existence de quelques lacunes, mais aussi un certain avancement des rectifications. Toutefois, 61,32% des répondants déclarent ne pas les enseigner, car ils désirent une meilleure formation, des manuels à jour ainsi qu'une directive précise du gouvernement. Par ailleurs, la plupart des enseignants acceptent les anciennes et les nouvelles graphies lorsqu'ils corrigent et 45% d'entre eux appliquent quelques règles dans leur écriture quotidienne. Aucune différence n'a été relevée entre les enseignants de français langue d'enseignement et ceux de français langue seconde en ce qui a trait à leur connaissance, leur attitude ou leur pratique. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : rectifications orthographiques, orthographe, réforme, enseignants de français.
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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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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".