Dispositif d’enseignement de la compréhension orale auprès d’élèves du primaire dans le programme ILSS-dénombrement flottant
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous nous intéressons à l’implantation d’un dispositif visant à soutenir le développement de la compréhension orale chez des élèves du primaire du programme d’Intégration linguistique, scolaire et sociale en dénombrement flottant, c’est-à-dire présents dans des classes régulières, mais bénéficiant ponctuellement d’un soutien supplémentaire en français langue seconde. Inspiré de travaux antérieurs portant sur les effets d’un entrainement à la métacognition en compréhension orale auprès d’apprenants adultes en processus d’alphabétisation, le dispositif proposé mise sur l’activation de processus de bas et de haut niveaux, sans recourir massivement à l’écrit. Considérant les besoins particuliers des élèves allophones, souvent peu à l’aise avec l’écrit et nécessitant un soutien pour développer des stratégies de compréhension, il nous semblait pertinent d’évaluer l’utilité et la faisabilité d’un tel dispositif dans ce contexte scolaire primaire puisque cette population partage des caractéristiques avec les apprenants étudiés par Laberge (2020). Pour ce faire, une séquence a été mise en oeuvre dans deux groupes distincts, en collaboration avec une enseignante. Les interactions en classe ont été enregistrées, de même que les réactions de l’enseignante, recueillies lors d’un entretien post-implantation. Nous présentons ici une analyse de la mise en oeuvre de la séquence à partir des verbalisations des élèves et du point de vue de l’enseignante, afin d’évaluer dans quelle mesure le dispositif permet de soutenir les processus cognitifs impliqués dans la compréhension orale.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".