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Enregistrement W1524744382 · doi:10.7202/1027408ar

Comparer les systèmes éducatifs francophones à travers le monde grâce au PISA : pas si simple!

2014· article· fr· W1524744382 sur OpenAlexvenueno aff
Ariane Baye, Marc Demeuse, Nathanaël Friant

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Programme international de suivi des acquis des élèves (PISA) permet de comparer les résultats des élèves de 15 ans issus d’un nombre grandissant de pays, principalement industrialisés. Cette évaluation récurrente des acquis des élèves fait l’objet de nombreuses publications. Cependant, si des pays francophones y participent avec des résultats plus ou moins favorables, il existe encore très peu d’écrits portant sur la comparaison de pays ayant le français en partage. À cela, plusieurs raisons. Le premier problème réside dans la définition de ce qu’il faut entendre par « pays francophones ». Si plusieurs pays participant au PISA appartiennent à la francophonie politique, peu d’entre eux ont effectivement administré les tests en français et utilisent cette langue comme langue d’enseignement. Les pays d’Afrique subsaharienne, à l’opposé, ne participent pas au PISA. Il est donc impossible d’opérer des comparaisons entre tous les pays où le français est effectivement la ou l’une des langues d’enseignement. Il faut aussi pouvoir identifier les résultats des établissements où le français est effectivement pratiqué au sein des pays qui utilisent plusieurs langues d’enseignement et comparer des situations comparables, en dehors de cette variable. De ce point de vue, les publications internationales ne fournissent pas toujours les informations, qu’il faut dès lors rechercher dans les rapports nationaux. Enfin, il faut sans doute tenir compte de la situation des élèves qui, bien que scolarisés en français, n’utilisent pas cette langue à la maison, ce qui complique encore les comparaisons.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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