Lâerreur lexicale au secondaire : analyse dâerreurs lexicales dâélèves de 3e secondaire et description du rapport à lâerreur lexicale dâenseignants de français
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche vise à décrire 1) les erreurs lexicales commises en production écrite par des élèves francophones de 3e secondaire et 2) le rapport à l’erreur lexicale d’enseignants de français (conception de l’erreur lexicale, pratiques d’évaluation du vocabulaire en production écrite, modes de rétroaction aux erreurs lexicales).\nLe premier volet de la recherche consiste en une analyse d’erreurs à trois niveaux : 1) une description linguistique des erreurs à l’aide d’une typologie, 2) une évaluation de la gravité des erreurs et 3) une explication de leurs sources possibles. Le corpus analysé est constitué de 300 textes rédigés en classe de français par des élèves de 3e secondaire.\nL’analyse a révélé 1144 erreurs lexicales. Les plus fréquentes sont les problèmes sémantiques (30%), les erreurs liées aux propriétés morphosyntaxiques des unités lexicales (21%) et l’utilisation de termes familiers (17%). Cette répartition démontre que la moitié des erreurs lexicales sont attribuables à une méconnaissance de propriétés des mots autres que le sens et la forme. L’évaluation de la gravité des erreurs repose sur trois critères : leur acceptation linguistique selon les dictionnaires, leur impact sur la compréhension et leur degré d’intégration à l’usage. Les problèmes liés aux registres de langue sont généralement ceux qui sont considérés comme les moins graves et les erreurs sémantiques représentent la quasi-totalité des erreurs graves. Le troisième axe d’analyse concerne la source des erreurs et fait ressortir trois sources principales : l’influence de la langue orale, la proximité sémantique et la parenté formelle entre le mot utilisé et celui visé.\nLe second volet de la thèse concerne le rapport des enseignants de français à l’erreur lexicale et repose sur l’analyse de 224 rédactions corrigées ainsi que sur une série de huit entrevues menées avec des enseignants de 3e secondaire.\nLors de la correction, les enseignants relèvent surtout les erreurs orthographiques ainsi que celles relevant des propriétés morphosyntaxiques des mots (genre, invariabilité, régime), qu’ils classent parmi les erreurs de grammaire. Les erreurs plus purement lexicales, c’est-à-dire les erreurs sémantiques, l’emploi de termes familiers et les erreurs de collocation, demeurent peu relevées, et les annotations des enseignants concernant ces types d’erreurs sont vagues et peu systématiques, donnant peu de pistes aux élèves pour la correction. L’évaluation du vocabulaire en production écrite est toujours soumise à une appréciation qualitative, qui repose sur l’impression générale des enseignants plutôt que sur des critères précis, le seul indicateur clair étant la répétition. Les explications des enseignants concernant les erreurs lexicales reposent beaucoup sur l’intuition, ce qui témoigne de certaines lacunes dans leur formation en lien avec le vocabulaire.\nLes enseignants admettent enseigner très peu le vocabulaire en classe au secondaire et expliquent ce choix par le manque de temps et d’outils adéquats. L’enseignement du vocabulaire est toujours subordonné à des tâches d’écriture ou de lecture et vise davantage l’acquisition de mots précis que le développement d’une réelle compétence lexicale.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".