Processus de coconstruction d’une grille critériée pour l’évaluation de productions écrites complexes à l’université
Notice bibliographique
Résumé
Axée sur le développement de l’aptitude à la recherche scientifique et à la pensée critique, la formation universitaire aux cycles supérieurs transcende la simple acquisition de connaissances propres à un objet, une discipline ou un champ d’études. La nature complexe des apprentissages visés par ce cursus, notamment la compétence à la rédaction de textes scientifiques, pose de nombreux défis pour leur évaluation. Parmi les outils disponibles, les grilles critériées ont certes connu un essor, mais peu d’intérêt leur est accordé dans les écrits pédagogiques dans le contexte des études aux cycles supérieurs. Cet article présente le processus de développement, de mise à l’essai et de bonification d’une grille critériée coconstruite par une équipe de professeures, une étudiante et des conseillères pédagogiques de l’Université Laval (Québec, Canada) visant à évaluer la compétence à rédiger des productions scientifiques complexes aux 2e et 3e cycles universitaires. À la suite d’une recension des écrits et de l’exploration des outils jusqu’alors employés au sein de leur faculté, une démarche inductive et itérative a permis d’élaborer une grille d’évaluation comprenant huit critères subdivisés en sous-critères, tous accompagnés d’échelles descriptives qualitatives. Alors que les premières expérimentations de l’outil appuient son utilité et sa pertinence, les écueils ayant émergé au cours de la démarche sont discutés en regard des apports et limites de ce type de grille dans le contexte des études aux cycles supérieurs. Au-delà de la création de l’outil en soi, le caractère innovant du projet se situe dans le processus de réflexion collective qui l’a sous-tendu, s’éloignant ainsi du mode de production individuel habituellement emprunté pour la construction de grilles d’évaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 tête enseignante, 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 ».