Analyse des outils d'accompagnement et d'évaluation : point de vue des formateurs de terrain
Notice bibliographique
Résumé
Over the past three years, the REEVES Collaborative Research Group has studied the evaluation practices of cooperating teachers (CTs) through various field projects. The present article, based on one of these projects, seeks to gain input from CTs and to analyze the efficiency, effectiveness and pertinence of assessment tools and descriptive scales with regard to how CTs make decisions about the proficiency levels of student teachers. Drawing on evaluation grids from practicum handbooks developed by universities in the province of Quebec, the team asked CTs to identify which ones are the most helpful, pertinent and useful for decision making when evaluating (Figari & Remaud, 2014; Tricot & Tricot, 2000). These grids are typically developed by program heads, sometimes in cooperation with university supervisors and, more rarely, with cooperating teachers (Belair, Vivegnis & Lafrance, 2015; Lapointe & Guillemette, 2015; Portelance, 2010). They also provide a reference framework because they reflect program focus, which often differs considerably from one program to another—even within the same university. However, CTs must constantly adapt to different program objectives and evaluation tools, causing unease and confusion over how to fill out grids and make evaluation decisions. Preliminary results suggest that none of the proposed grids perfectly meet their needs. Verbatim analysis from focus group helped identify useful, coherent and facilitating elements for making informed and fair decisions about student teachers. Possible links between the choice of grids and scales, and the potential impact on evaluating proficiency level is also discussed and avenues for further research are proposed.
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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 | 0,051 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».