Fonctionnement de tâches discrètes et intégrées pour l'évaluation de la lecture en français langue seconde des nouveaux arrivants au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche s’inscrit dans le cadre de l’évaluation des compétences langagières en français chez des adultes immigrants en vue de leur placement dans des cours de français. Elle porte sur la dimensionnalité, de même que sur la difficulté objective et subjective de tâches discrètes ou intégrées de compréhension écrite, à différents niveaux de maîtrise. Elle propose des analyses de l’estimation de la maîtrise linguistique en fonction de l’appartenance des candidats à des groupes linguistiques distincts. Pour mener à bien la recherche, un test de six textes et de 30 items a été créé. Il a été administré à 118 immigrants. Ces immigrants suivaient les cours de français proposés par le Ministère de l’immigration et des communautés culturelles du Québec (MICC) dans les écoles de langues de l’Université de Montréal et de l’Université du Québec à Montréal. Après administration, ce test a été soumis à des analyses portant sur la dimensionnalité et la difficulté des tâches discrètes et intégrées ainsi que sur les interactions entre ces tâches et les différents groupes de candidats. Des études plus précises ont été faites sur l’interaction entre le type de tâche, l’appartenance à un groupe linguistique pour des candidats et des items de niveau similaire. Enfin, des analyses ont permis d’étudier la perception de la difficulté des tâches par les candidats. L’étude, même si elle porte sur un test en rodage, permet de distinguer la dimensionnalité de tâches discrètes de celle de tâches intégrées. Elle permet également de constater les différences de fonctionnement entre ces deux types de tâches. Enfin, elle permet de comprendre l’interprétation de la difficulté par les candidats et, par ricochet, leur vision du test. In fine, des propositions sont formulées quant à l’opportunité d’utiliser des tâches discrètes et intégrées dans un test de positionnement adaptatif en français langue seconde.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".