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Record W7057862330

L’influence de la stratégie d’enseignement écriture zéro faute lors de la rédaction d’un texte à dominante argumentative sur la compétence métagraphique d’élèves québécois de la fin du secondaire

2019· other· fr· W7057862330 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Translation studiesArgumentative
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Écrire, apprendre à écrire et enseigner l’écriture sont des actes complexes. Depuis plusieurs décennies, les enseignants n’ont jamais cessé de mettre temps et énergie sur l’enseignement de la grammaire. En effet, au Québec, selon Lord (2012), 94 % des enseignants affirment enseigner souvent et beaucoup les règles régissant la langue écrite. Pourtant, les élèves québécois peinent à maîtriser les règles de grammaire, particulièrement celles de l’orthographe grammaticale. Pourquoi ce triste constat? Répétons-nous une façon de faire, une façon d’enseigner qui ne fonctionne pas? C’est ce questionnement qui nous a poussé en tant qu’enseignant-chercheur à expérimenter une stratégie d’enseignement innovante s’appuyant sur quatre principes jugés essentiels par plusieurs chercheurs : \n1.L’enseignement de la grammaire dite nouvelle (Nadeau et Fisher, 2006, Cogis, 2005, et Chartand, 1999); \n2.L’étayage ; \n3.L’enseignement intégré de l’orthographe grammaticale (Cogis, 2005, Marin, 2012); \n4.L’enseignement explicite de la rédaction avec correction simultanée (Préfontaine, 1998, Hayes, 1996). \n \nCette stratégie est innovante puisqu’elle intègre dans un même temps d’enseignement ces quatre principes. Nous avons nommé cette stratégie Écriture zéro faute et nous l’avons expérimentée pendant six semaines auprès de cinq élèves de 5e secondaire ayant des difficultés d’apprentissage en écriture. Afin de bien décrire ces effets, nous avons mesuré le nombre d’erreurs d’orthographe grammaticale (OG) que les élèves faisaient, leurs types de questionnements lorsqu’ils devaient accorder les mots de leurs textes et leurs connaissances déclaratives liées à l’OG, et ce, avant, pendant et après notre intervention réalisée auprès d’eux. Les résultats indiquent notamment que leur compétence métagraphique semble s’être améliorée puisqu’ils ont tous réalisé moins d’erreurs d’OG, ils ont tous mieux questionné les mots de leurs textes et ils ont tous su mieux expliquer les règles d’OG liées aux classes de mots. Par ailleurs, notre recherche montre donc que la stratégie Écriture zéro faute semble prometteuse puisqu’elle a permis aux cinq élèves d’améliorer l’orthographe grammaticale des mots de leurs textes en les questionnant et en les expliquant mieux.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.325
Threshold uncertainty score0.646

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.019
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0110.005
Open science0.0010.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0260.004

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.

Opus teacher head0.002
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.198 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

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