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Record W7057881793

Le débat de société public régulé en anglais langue étrangère en Belgique francophone. État des lieux sur les pratiques déclarées et expérimentation d’un enseignement explicite vs implicite du genre

2023· dissertation· fr· W7057881793 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueORBi (University of Liège) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPerspective (graphical)Context (archaeology)FrenchHumanity
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Force est de constater que les genres textuels suscitent depuis plusieurs décennies un vif intérêt dans les champs d’études linguistiques, mais également didactiques. Ainsi, une vaste littérature scientifique internationale (notamment suisse, canadienne, brésilienne, australienne) sur l’étude des genres textuels s’est progressivement développée. Toutefois, ce domaine de recherche semble susciter relativement peu d’intérêt en Belgique francophone. À l’instar de plusieurs chercheur·es (Lousada, 2008 ; Guimarães-Santos, 2018 ; Simons, 2018), nous estimons que le genre textuel est assurément un aspect important de l’approche communicative, mais qu’il l’est sans doute encore davantage dans la perspective actionnelle préconisée par les auteur·es du Cadre européen commun de référence pour les langues (Conseil de l’Europe, 2001), lequel influence considérablement les politiques éducatives en Europe. En effet, il nous semble que le recours à l’étude du genre textuel donne non seulement du sens à l’apprentissage, mais qu’il permet également à l’élève de mieux comprendre la société dans laquelle il·elle évolue(ra) et surtout de s’y insérer et d’y intervenir en tant qu’acteur·rice social·e, ce qui est l’un des objectifs prioritaires de la perspective actionnelle (Bento, 2013 ; Puren, 2006, 2014 ; Rosen, 2009) . Parmi les genres textuels, il nous a semblé́ particulièrement important d’étudier le débat de société public régulé. En effet, il véhicule, entre autres, des valeurs démocratiques (écoute, respect, tolérance) et permet l’acquisition de nombreuses compétences linguistiques (lexique, grammaire, fonctions langagières...), génériques (tour de parole, tâche du·de la modérateur·rice, structure du débat...) et de vie (savoir prendre des décisions, savoir gérer ses émotions, développer une pensée critique...). De plus, le débat de société public régulé permet d’exercer, en classe de langues étrangères, les compétences d’interaction orale et d’audition, mais il permet aussi de travailler les compétences de lecture et d’écriture. De nombreuses stratégies de communication (pallier un manque linguistique, faire répéter, interrompre, demander de parler moins vite...) peuvent également être mises en pratique à travers celui-ci. Enfin, si le monde anglo-saxon normalise, depuis de très nombreuses années, l’enseignement du débat grâce à de nombreux clubs au sein des institutions scolaires, aux sessions de cours axées sur cette thématique et aux diverses compétitions qui se déroulent régulièrement en Grande-Bretagne et aux États-Unis notamment, le monde francophone, en revanche, semble beaucoup plus frileux quant à son enseignement. L’enseignement du débat de société public régulé représentait donc un objet d’étude inédit à explorer en Belgique francophone. Nous avons étudié le débat de société public régulé selon deux approches : explicite et implicite. On peut, en effet, penser que certain·es enseignant·es exposent leurs élèves à différentes formes de DSPR, mais n’explicitent pas sa structure interne, ni même les savoirs et savoir-faire linguistiques, ni les attitudes que le débat mobilise. Dans ce cas, l’apprentissage se fait de manière implicite, notamment par exposition à différents inputs, par imprégnation, puis par imitation. En revanche, les tenant·es d’un enseignement explicite (notamment Clément, 2015 ; Gauthier et al., 2013 et Rosenshine, 1986) estiment qu’il importe d’aider les élèves à identifier les savoirs en jeu et d’expliciter ces derniers avant de les exercer séparément, puis de les mobiliser dans une « tâche complexe ». Relevons au passage que cette variable explicite vs implicite est en lien direct avec la notion d’équité, qui est au cœur des débats actuels sur l’enseignement.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: Empirical
Teacher disagreement score0.665
Threshold uncertainty score0.673

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0050.003
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.231 · 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".

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Published2023
Admission routes1
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