Les compétences en lecture et en écriture des élèves présentant des difficultés d'apprentissage dans le contexte de l'enseignement intensif de l'anglais
Bibliographic record
Abstract
Le contexte d’enseignement intensif de l’anglais (EIALS) qui permet aux élèves de 6e année des écoles francophones du Québec de consacrer plus de temps à l’apprentissage de l’anglais comme langue seconde en travaillant de manière plus intensive leurs autres matières se présente, par définition, comme un dispositif institutionnel différent du dispositif dit ordinaire. Conséquemment, différentes questions se posent quant à l’impact de ce dispositif, notamment chez les élèves aux prises avec des difficultés d’apprentissage. Trente-quatre élèves avec des difficultés d’apprentissage ont pris part à l’étude (parmi 187 élèves de 6e année évoluant dans un contexte d’EIALS). Ils ont été rencontrés à quatre reprises au cours de leur 6e année et de leur première secondaire. L’on s’intéresse aux performances de ces élèves et à leur évolution à des tâches formelles de lecture et d’écriture en français et en anglais, en plus de leur rapport à l’écrit. Globalement, les résultats montrent des performances inférieures aux élèves réguliers, mais qui ne sont pas influencées directement par l’EIALS. Ces élèves ont généralement une perception positive de la lecture et de l’écriture, et ce, dans des contextes variés. Les résultats sont discutés en fonction des données actuelles sur l’EIALS et du cadre conceptuel propre au rapport à l’écrit.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".