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Enregistrement W1487045148 · doi:10.21432/t2xw23

Épreuves informatisées des indicateurs des savoirs essentiels en lecture pour élèves francophones au début du primaire (INDISSE)

2011· article· fr· W1487045148 sur OpenAlexaffvenue
Lise Saint‐Laurent, Jocelyne Giasson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2011
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente des épreuves informatisées en lecture pour les élèves francophones de la maternelle et le début du primaire, les Indicateurs dynamiques des savoirs essentiels en lecture (INDISSE). Elles visent à identifier les élèves à risque de difficulté en lecture et à suivre le progrès des élèves. Les qualités psychométriques ont été vérifiées auprès d’un échantillon composé de 1130 élèves évalués à trois reprises (début, milieu et fin d’année). Les élèves à risque, c’est-à-dire ceux dont le résultat à une des épreuves se situait sous le 40e rang centile, l’ont été à cinq reprises. Des analyses multitraits-multiméthodes soutiennent la validité de construit des épreuves. De plus, celles-ci sont corrélées avec la réussite en lecture à la fin de l’année et avec le jugement de l’enseignante. Leur validité prédictive des scores à l’examen de fin de l’année est plus élevée en maternelle (.56) et en 1re année (.34) qu’en 2e (.26) et 3e année (.26). Il en est de même pour la validité prédictive du jugement de l’enseignante en fin d’année (maternelle, .79; 1re année, .65; 2e année, .44; 3e année, .36). Par ailleurs, à tous les degrés scolaires, elles sont de meilleurs prédicteurs de la réussite que le jugement de l’enseignante en début d’année. Ces épreuves peuvent compléter les informations des enseignantes venant de leurs propres observations en classe et leur apporter des données utiles quant aux savoirs essentiels des élèves pour leur réussite en lecture.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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