Analyses des classes et des transitions latentes : des outils pour documenter le parcours de développement des compétences.
Notice bibliographique
Résumé
Our proposal is that the process of validating the construct of a competency inferred from an observation grid raises a multivariate and multi-dimensional latent classification problem.The analysis models a given competency based on the identification of discrete classes using latent classification (LCA) and latent transition (LTA) models.Then, the approach is illustrated in the context of the growth of the morphosyntax competency of learners of French as a second language.Advantages and limits of the analysis are outlined.Résumé Résumé Résumé Résumé Notre proposition est que le processus de validation du construit d'une compétence inférée à partir d'une grille d'observation soulève un problème multivarié et multidimensionnel de classification latente.L'analyse modélise une compétence à partir de l'identification de stades discrets et de transitions d'un stade à un autre par le biais de modèles de classes latentes (LCA) et de transitions latentes (LTA).L'approche est par la suite illustrée dans le contexte du développement de la compétence morphosyntaxique chez des apprenants de français langue seconde.Les limites et les avantages de l'analyse sont discutés.
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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 | 0,023 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».