Télécollaboration et développement de la conscience métalinguistique de l'enseignant : analyse d'un projet mené auprès de futurs enseignants de FL2, locuteurs natifs et locuteurs non natifs
Bibliographic record
Abstract
Des études récentes dans le domaine de la cognition des enseignants à l’égard de la grammaire ont souligné l’importance de développer la conscience métalinguistique (Teacher Language Awareness) de ces derniers (Borg, 2003a, 2003b, Andrews 1999, 2006). Selon Andrews (2007b) l’une des façons de la développer est en exploitant au mieux les forces, souvent complémentaires, des connaissances de la langue et sur la langue que possèdent les enseignants locuteurs natifs (LN) et locuteurs non natifs (LNN), c.-à-d., à travers la collaboration entre ces deux groupes. De plus, la recherche sur la télécollaboration en formation des enseignants de langue seconde (L2) a signalé que les technologies de l’information et de la communication (TIC) pourraient permettre aux futurs enseignants de L2 de créer des réseaux de communication pour interagir, de manière électronique, sur des sujets relatifs à la langue (Dooly, 2007 ; Mok, 2013). Toutefois, peu d’études ont analysé le développement de la conscience métalinguistique à travers la télécollaboration entre des futurs enseignants de L2, LN et LNN et, à notre connaissance, aucune recherche n’a analysé le potentiel de la télécollaboration dans le développement de la conscience métalinguistique des futurs enseignants de français langue seconde ou étrangère (FL2). Pour combler cette lacune, nous avons effectué une recherche mixte visant à analyser la portée d’un projet de télécollaboration entre un groupe de futurs enseignants de FL2, LN au Québec, et un groupe de futurs enseignants de FL2, LNN en Colombie. Ces participants ont collaboré à distance pendant six semaines à travers deux plateformes collaboratives : Google Docs et Wiggio, pour réaliser des tâches liées à l’analyse et à la correction d’erreurs d’étudiants de FL2. Les questions de recherche qui ont guidé notre étude sont les suivantes : 1) Quelles sont les connaissances grammaticales et métalinguistiques des participants à cette étude, tel que mesurées par un test, avant et après leur participation au projet de télécollaboration proposé ? 2) Examiné sous l’angle de la Théorie de l’Activité, le projet de télécollaboration proposé favorise-t-il le développement de la conscience métalinguistique de l’enseignant chez les participants ? Si oui, de quelle façon ? 3) Comment les participants à cette étude perçoivent-ils leur participation au projet de télécollaboration, en ce qui a trait aux objectifs et aux résultats ? Les données recueillies provenaient de cinq sources principales : un test d’habiletés métalinguistiques administré avant et après la participation au projet, des observations participantes en ligne, les documents collaboratifs ou individuels produits dans le cadre de l’échange en ligne, un questionnaire de perception et des entrevues. Les résultats les plus saillants ont été les suivants : (1) Les futurs enseignants de FL2 ont eu une amélioration significative dans leur connaissance déclarative de la grammaire après avoir participé au projet. En ce qui concerne les connaissances procédurales, ces dernières ont connu différents niveaux d’amélioration, lesquels dépendaient de trois facteurs principaux : a) Leur propre implication et celle de leurs pairs nationaux et internationaux dans les activités du projet, b) la dynamique du groupe, et c) l’emploi et l’appropriation des outils technologiques proposés. (2) En nous appuyant sur la Théorie de l’Activité (Engeström, 2001 ; Leontiev, 1979), nos analyses de trois études de cas ont révélé que ce projet a permis aux participants de prendre conscience de leur propre niveau de connaissances métalinguistiques et de l’importance de la grammaire dans l’enseignement d’une L2. (3) Nos résultats ont également montré que les participants, colombiens et québécois, ont trouvé que la participation à ce projet leur a permis d’améliorer leurs capacités à repérer, analyser et corriger des erreurs, de connaître quelques erreurs fréquentes d’apprenants de FLS, d’apprendre à donner une explication grammaticale et à chercher des informations grammaticales. Enfin, nous pouvons conclure que la télécollaboration entre des futurs enseignants LN et LNN, répond au virage socioculturel en formation des enseignants de L2 (Johnson, 2006 ; 2009).
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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".