Le caractère formatif d’un dispositif d’évaluation des enseignements par les étudiants (EEE) : une analyse de l’utilité des questionnements pour une démarche réflexive
Notice bibliographique
Résumé
Cet article examine un dispositif d’évaluation des enseignements par les étudiants (EEE) en analysant les choix des équipes pédagogiques concernant les questionnaires qu’elles conçoivent. Cette étude est menée afin d’étudier la place possible de l’EEE dans le cadre de l’évaluation-conseil. En effet, pour que l’EEE soit utile aux enseignants, il convient que les questions posées aux étudiants permettent aux enseignants comme aux professionnels de l’accompagnement de s’inscrire dans une logique d’évaluation-conseil. Les résultats montrent leur intérêt dans ce cadre en fournissant aux enseignants des données qui leur permettent de conforter ou de modifier leurs enseignements. Ils soulignent également l’absence de recueil de données en lien avec certaines dimensions de la relation pédagogique (notamment les difficultés étudiantes et les interactions enseignant-étudiant), ce qui pose la question de la perception de l’enseignement chez les enseignants-chercheurs en France.
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 | 0,118 | 0,225 |
| 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 | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».