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Enregistrement W1804363636 · doi:10.71781/5154

Documenter les façons de faire d'enseignants de la 6e année du primaire dans toutes les étapes de la démarche d'évaluation

2014· dissertation· fr· W1804363636 sur OpenAlexfundaboutno aff
Lakshmee Devi Ramoo

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Practices and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le changement de paradigme amené par l'approche par compétences dans le système éducatif québécois au début des années 2000 devait conduire les enseignants à adopter de nouvelles façons de faire prescrites par la Politique en évaluation des apprentissages (MEQ, 2003) qui s’inscrivent dans une évaluation au service de l’apprentissage. Brookhart (2004) pour sa part, considère que la recherche en ce qui concerne les apprentissages et l'évaluation au primaire sont limitées et Boutin (2007) se questionne sur le changement effectif des pratiques considérant les vives critiques suscitées quant à l'implantation de l'approche par compétences dans les écoles québécoises. Cette recherche vise à apporter un éclairage quant aux façons de faire d'enseignants de la 6e année du primaire à toutes les étapes de la démarche d'évaluation en lecture, écriture et mathématique en les situant dans des perspectives nouvelles ou traditionnelles de l'évaluation et en observant si la fréquence des énoncés reliés aux façons de faire diffère selon les caractéristiques personnelles des enseignants. Suivant une méthodologie de type simultanée imbriquée, 55 enseignants ont rempli un questionnaire et 14 d'entre eux ont participé à des entrevues semi-dirigées. L’analyse des données montre que tout au long de la démarche d'évaluation, les façons de faire des enseignants varient, et ce, dans les trois matières: ils utilisent des façons de faire qui sont situées tantôt dans un continuum allant des perspectives traditionnelles aux perspectives nouvelles de l'évaluation comme dans la planification, la collecte de données, l'interprétation et la communication et tantôt dans les nouvelles perspectives de l'évaluation comme dans l'étape du jugement, et ce, selon leurs caractéristiques sociodémographiques. Nous avons ainsi pu catégoriser les enseignants selon le modèle de Schwartz, Bransford et Sears (2005) en distinguant ceux qui sont efficients de ceux qui ne le sont pas, même s'ils innovent. Afin d’améliorer les pratiques des enseignants à chaque étape de la démarche d’évaluation, nous pensons qu'il serait intéressant de valider un tableau synthèse inspiré de Scallon (2004) et l'OCDE (2005) afin de créer une métagrille pour analyser la pertinence et la cohérence des façons de faire des enseignants en cours de cycle dans une optique d’évaluation intégrée à l’apprentissage.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2014
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