Contextualized analysis of the experimentation of a Canadian didactic approach imported to a Chinese university for teaching French
Bibliographic record
Abstract
Avec comme arrière plan l’histoire du développement de la langue française en Chine dans le système éducatif, notamment dans l’enseignement supérieur depuis les années 2000, la présente étude s’intéresse à une université chinoise où le français est enseigné comme spécialité (étudiants de Benke) avec une méthode ethnosociolinguistique. L’intérêt de ce terrain est que, dès sa naissance, ce département de français a fait le choix d’un enseignement « différent », voire « innovant », notamment en expérimentant une approche didactique canadienne, l’Approche neurolinguistique (ou ANL). Pour ce faire, un travail considérable de « contextualisation » a été accompli en vue de préparer les enseignants et les étudiants à mieux travailler avec cette approche. Pourtant, malgré efforts et investissement, et contrairement ce qu’espéraient les acteurs impliqués, les étudiants ne semblent pas être convaincus par l’enseignement proposé. Inquiets pour leurs résultats, ils ont même développé, en parallèle et par eux-mêmes, un système d’auto-apprentissage, visiblement à l’opposé des principes fondamentaux de l’ANL. Même au sein de l’équipe d’enseignants, des discours et des actions divergentes génèrent tensions et « conflits » entre ceux qui font confiance à l’ANL et ceux qui doutent, entre ceux qui sont impliqués directement et ceux qui ne le sont pas. L’un des points récurrents de tension porte sur le niveau de français des étudiants. Des personnes « clés » ayant encouragé et fortement soutenu la réforme du département de français à son début se trouvent aujourd’hui dans l’embarras, et le résultat de la réforme entreprise par le département ne semble pas satisfaisant. D’un autre côté, l’expérimentation de l’ANL a attiré des regards venant de l’extérieur : des experts et/ou enseignants de français venant d’autres universités s’intéressent à cette expérimentation qu’il serait quasi impossible de réaliser chez eux, tout en (se) posant aussi beaucoup de questions. Toutes ces divergences de position, de vision, de discours et d’actions ont amené à conclure qu’en didactique des langues et des cultures (DDL), la question est loin d’être uniquement entre « langues » ou « cultures », ni simplement entre approches didactiques ou supports pédagogiques. Ainsi, « contextualiser » une approche didactique ne doit pas se limiter à s’adapter aux (dites) cultures éducatives locales, ou bien à se contenter de modifier des supports pédagogiques en changeant certain contenu. Des questions liées à la « contextualisation » restent à creuser.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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.
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".