MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2615583267 · doi:10.7202/1039023ar

Évaluer des compétences : un jugement d’adaptabilité

2017· article· fr· W2615583267 sur OpenAlexvenueno aff
Christian Chauvigné

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En s’appuyant sur le concept de « schème » (Piaget, 1967) pour définir la compétence comme « organisation invariante de la conduite pour une classe de situations données » (Vergnaud, 1990), la problématique de l’évaluation des compétences, déjà très documentée, ouvre à de nouvelles interrogations et perspectives, qu’il s’agisse de développer ces compétences ou de valider socialement leur acquisition. L’une des caractéristiques de la compétence ainsi définie est d’être doublement adaptative : son organisation permet l’adaptation aux situations et sa mise en oeuvre, dans l’activité, permet l’adaptation de son organisation. Ainsi, les compétences ne cessent d’évoluer en fonction des activités déployées par les sujets. Il en découle qu’il existe toujours différentes manières d’être compétent et que chaque sujet développe de manière spécifique ses compétences. Par ailleurs, toute évaluation dans ce registre est non seulement diagnostique, mais aussi pronostique; reconnaître une compétence comme « acquise » suppose toujours de faire un pari sur l’extension de l’organisation de l’activité constatée à des situations non testées, voire non connues. Analysée sous cet angle, l’évaluation des compétences procède d’un jugement sur l’adaptabilité du construit cognitif constaté, tandis que la certification des compétences procède d’un jugement d’acceptabilité portant sur cette adaptabilité pour un champ d’intervention donné.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,235
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueÉducation et francophonieMême sujetEducation, sociology, and vocational trainingTravaux en français237 207