La courbe normale en psychométrie et en édumétrie : postulat, constante naturelle ou erreur scientifique?
Notice bibliographique
Résumé
Après avoir établi que la méthode classique de construction des tests, basée sur les principes psychométriques, postule la distribution normale des traits mesurés, la possibilité de démontrer que la normalité des traits psychologiques constitue une constante naturelle est écartée. Ensuite, après avoir contesté l’utilisation du postulat de normalité pour certaines formes d’évaluation en éducation, des distinctions sont établies entre principes « édumétriques » et principes psychométriques, entre tests critériés et tests normatifs, entre différences inter-individuelles et différences intra-individuelles. Ces distinctions permettent de voir qu’un instrument élaboré selon les principes psychométriques classiques, postulant la normalité, servira à amplifier les différences inter-individuelles et ne pourra pas être qualifié d’instrument basé sur une erreur scientifique. Toutefois, il est reconnu que certaines utilisations des principes psychométriques en éducation sont inacceptables et que les principes édumétriques sont généralement mieux adaptés aux besoins de l’enseignement et de l’apprentissage.
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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 | 0,041 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,031 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».