La lecture interactive :étude de ses effets sur l'enfant de maternelle et son environnement
Bibliographic record
Abstract
Depuis plusieurs années, les performances en lecture de nos élèves scolarisés en Fédération Wallonie-Bruxelles (FW-B) sont en baisse par rapport aux années précédentes selon les enquêtes internationales PISA et PIRLS. Les performances en lecture en Belgique francophone sont inférieures à celles de nos voisins néerlandophones ou germanophones mais aussi aux autres pays comparables de l’OCDE. De nombreuses recherches aux Etats-Unis et au Canada font état d’amélioration positive du langage et de la littératie émergente grâce à une intervention en lecture interactive. La lecture interactive permet de stimuler les prérequis au langage écrit (connaissance du code écrit, conscience phonologique, langage) grâce à l’optimisation des interactions adulte-enfant lors de la lecture d’un album jeunesse. La lecture interactive, en incluant des objectifs ciblés, rencontre également plusieurs compétences attendues en fin de cycle maternel si l’on se réfère au nouveau référentiel de compétences établi par la FW-B.Actuellement, il n’existe que peu de données probantes concernant les activités d’enseignement efficaces pour stimuler l’entrée dans l’écrit en maternelle en FW-B. Le présent travail de thèse a pour objectif de transposer la lecture interactive à notre réalité (FW-B), plus spécifiquement dans le centre de Bruxelles, où de très nombreuses nationalités et langues se côtoient et où le niveau socio-économique est faible. Les trois premiers chapitres concernent la même population, à savoir des élèves de 3ème maternelle et leur enseignant, évoluant au sein d’écoles à enseignement différencié (indice socio-économique très faible). Pour cette population, une intervention de 10 semaines en lecture interactive a été réalisée par l’enseignant habituel des enfants. Le premier chapitre concerne les effets de cette intervention sur le langage (vocabulaire, morphosyntaxe, phonologie) et les compétences en littératie émergente (connaissance du code écrit et conscience phonologique) des enfants. Le second chapitre étudie plus spécifiquement leurs compétences narratives. Le troisième chapitre cible les comportements des enseignants, en interaction avec leurs élèves. Le quatrième chapitre explore les effets d’ateliers de sensibilisation à la lecture interactive destinés aux parents d’enfants de maternelle (3 à 6 ans) de milieux socio-économique moyens. L’ensemble des résultats est intégré et discuté dans une dernière section.
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 | 0.006 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".