Évaluation externe et formativede programme, étapes de la méthode
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : L’évaluation de programme s’impose comme une composante essentielle des programmes de formation. Elle peut mesurer les impacts des réformes. But : L’article décrit une évaluation de programme, de type externe aux milieux, qui favorise par sa démarche formative l’amélioration des cursus. Matériel : Six expériences d’évaluation fournissent la matière d’analyse et proposent des exemples concrets. Résultats : Les dix étapes de cette méthode sont élaborées et étayées de situations pratiques recueillies à partir des cas à l’étude. Les étapes sont variées, par exemple : 1- se familiariser avec le contexte socio-politico-éducatif du milieu sous observation ; 2- exiger un mandat précis, l’officialiser, le faire connaître ; 4- choisir un cadre de référence spécifique ; 5- identifier les biais d’interprétation ; 7- soutenir des activités de liaison-communication ; 10- présenter officiellement le rapport. Discussion : Une série de six difficultés et défis précisent les limites de cette méthode. Conclusion : Les messagesclés pointent vers l’utilité sociale de cette évaluation.
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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 | 0,170 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,003 |
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 ».