Considérations théoriques et pratiques liées à la mesure de la coopération en contexte scolaire
Notice bibliographique
Résumé
Cet article synthétise les différents outils disponibles pour mesurer la coopération en contexte scolaire, d’une part, et les avantages et limites qui s’y rattachent, d’autre part. L’examen de près de 230 documents a révélé trois principales catégories de mesures : les questionnaires, l’observation en classe et le jeu de l’investissement. En dépit de certains biais potentiels, la simplicité des questionnaires et leur durée d’administration brève en font une option intéressante pour mesurer les attitudes coopératives. Les pratiques d’observation offrent une validité écologique accrue, mais leur potentiel à produire une mesure généralisable de la tendance individuelle à coopérer reste à démontrer. Le jeu de l’investissement procure des indices directs de la coopération, tout en contournant certains biais relatifs à sa mesure. ainsi, malgré le coût élevé relatif à son administration, cette tâche constitue une piste intéressante pour les chercheurs en éducation désireux d’évaluer la coopération entre les élèves.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».