Les croyances des futurs enseignants de l'anglais langue seconde envers les approches plurilingues
Bibliographic record
Abstract
La recherche en didactique des langues s’intéresse de plus en plus aux approches plurilingues. Ces approches visent à former des apprenants qui sont capables de puiser dans les ressources langagières à leur disposition, afin de communiquer dans des situations différentes et avec des interlocuteurs variés (Cabré Rocafort, 2019 ; Coste et al., 2009). Toutefois, l’adoption réussie de telles approches dépend grandement de l’ouverture des enseignants et de leurs capacités à aider leurs apprenants à explorer leurs répertoires langagiers et culturels. Jusqu’à présent, nous ne disposons pas d’informations suffisantes sur les croyances des futurs enseignants au Québec envers la mise en oeuvre des approches plurilingues. Nous avons donc réalisé une recherche descriptive exploratoire, à l’aide d’un questionnaire, afin d’éclaircir les croyances des futurs enseignants à ce sujet. Nous avons élaboré un questionnaire en ligne visant à dresser un portrait des croyances des futurs enseignants de l’ALS concernant la pertinence et la faisabilité d’adopter une approche plurilingue en classe de langue seconde. Nous avons aussi voulu établir l’influence de la formation initiale et des expériences précédentes d’apprentissage de langues sur ces croyances. Le questionnaire a été diffusé à travers les directions des programmes de premier cycle d’enseignement de l’ALS au Québec et 52 futurs enseignants y ont répondu. Les résultats suggèrent que ces derniers sont réticents envers l’adoption d’une approche plurilingue en classe d’ALS, même s’ils entretiennent des croyances positives envers certains aspects sous-jacents du plurilinguisme. Il semblerait aussi que les futurs enseignants sont fortement encouragés, durant la formation initiale, à maintenir une politique monolingue en classe. Nous discuterons de ces résultats ainsi que de leurs implications pédagogiques à la lumière de la recherche sur le plurilinguisme et les croyances des futurs enseignants. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : plurilinguisme,approche plurilingue,anglais langue seconde, croyances, futurs enseignants
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".