Et si nous prenions notre désir d’évaluer tout et tout le temps comme « objet » d’évaluation ?
Notice bibliographique
Résumé
L’evaluation des apprentissages est en quelque sorte notre pain quotidien . Ce printemps (2017) un exces de fievre, une frenesie, un buzz s’est a nouveau manifeste a propos de la question des notes et de la sanction des etudes au Quebec. Cette frenesie s’explique selon Charles Hadji (2013) principalement par deux raisons : une bonne et une mauvaise. Et souligne-t-il, c’est plus souvent qu’autrement la mauvaise qui l’emporte, pourquoi ?... Travaillant comme equipe sur la Serendipite en Recherche et Formation, nous vous proposons d’expliciter deux analogies fondamentales relatives a l’evaluation des apprentissages : celle de Jean-Guy Blais (2014) de l’Universite de Montreal, entre les relations commerciales et l’evaluation des apprentissages ; et celle de Ken Robinson, USA (2013, 2015, 2017), qui lui propose deux principales modalites afin de garantir la valeur et la qualite des apprentissages, celle du fast-food a la McDo (efficacite) et celle des etoiles du Guide Michelin (favorisant la creativite). Nos deux auteurs insistent sur les ressemblances et les differences dans leur recours a l’analogie ou la metaphore et l’essentiel de notre travail va consister a interroger et a apprecier ses rapprochements. Ce qui precede devrait nous conduire a nous demander s’il faut avoir peur de l’evaluation des apprentissages telle que vecue lorsque l’enjeu devient de plus en plus important. Certes, toute demarche evaluative vise a fournir des donnees aussi fiables que possible en vue de prendre les meilleures decisions. Mais qu’arrive-t-il si suite a une evaluation la decision la plus importante a prendre n’est pas necessairement celle du Ministere, du gestionnaire scolaire ni meme de l’enseignant, mais plutot celle de l’eleve ?
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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 | 0,044 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,027 |
| Communication savante | 0,026 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».