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Vers une ingénierie de formation pour le français du tourisme en contexte marocain

2017· dissertation· W7147486166 on OpenAlexaboutno aff
Saâdia Benmoussa

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsApplied linguisticsCanadian studiesResearch methodology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Si la langue française fut imposée, à l'époque coloniale à des fins d'empire et d'emprise, actuellement, elle s'impose par l'effet de la mondialisation comme une langue à visée professionnelle. Notre recherche accorde une attention particulière à l'enseignement du français à visée professionnelle dans le domaine du tourisme au Maroc. Elle se situe donc au carrefour de la didactique des langues et de la formation professionnelle initiale, suite aux programmes d'urgence décidés récemment par le Ministère du tourisme marocain concernant la mise à niveau des étudiants en français. Le besoin de réagir de manière efficace est devenu particulièrement sensible et motive la présente recherche. Notre projet est d'une part, de faire l'état des lieux de l'enseignement du français dans le domaine du tourisme au Maroc depuis l'indépendance à aujourd'hui, en examinant les outils méthodologiques utilisés, et, d'autre part, d'identifier les besoins actuels des apprenants et des enseignants et plus largement, les attentes des établissements touristiques, afin de concevoir un matériel didactique du français spécialement destiné à notre public actuel. L'objectif est de faire acquérir aux apprenants des compétences culturelles et langagières spécifiques, tant orales qu'écrites répondant aux injonctions du marché de l'emploi-En cela, le domaine de l'ingénierie de formation sera sollicité.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.009
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.557
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.016
GPT teacher head0.318
Teacher spread0.303 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
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
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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