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Enregistrement W1576497392 · doi:10.14201/3046

Quelques éléments sur la dynamique de la prise d'information dans une tâche d'évaluation de connaissances par expert

2009· article· es· W1576497392 sur OpenAlexaff
Jean-Paul Caverni, F. Guercin

Notice bibliographique

RevueTeoría de la Educación Revista Interuniversitaria · 2009
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Las experiencias presentadas en este artículo han sido concebidas con vistas a precisar una problemática concerniente a las características de la elaboración de una representación cognitiva del universo de la evaluación entre expertos, en una tarea concreta. Los expertos son aquí docentes, y su tarea consiste en evaluar el nivel de dominio de la lengua materna de alumnos de último curso del Ciclo Medio. Los soportes de evaluación son redacciones de francés, de las cuales se presentan varias versiones, haciendo variar la localization de la información concerniente al uso correcto o no de ciertas reglas de escritura. Del mismo modo, se hace variar la información dada a priori al experto en lo que se refiere al nivel del alumno. El seguimiento, en tiempo real, del proceso evaluativo durante la lectura se ve asegurado gracias a un paradigma experimental de ventana móvil. Los resultados permiten, en primer lugar, evidenciar los aspectos secuenciales de la presa de información, forzosamente limitada por el aspecto lineal del objeto, y validar parcialmente un modelo de organización de las representaciones entre expertos. En segundo lugar, encontramos que las heurísticas de juicios (y los sesgos asociados a ellas), puestas de manifiesto en situaciones de laboratorio, están igualmente presentes en una situación más próxima de la realidad cotidiana de una tarea de evaluación.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,016
Communication savante0,0150,023
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,314 · 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'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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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