Expérimentation d’un modèle d’évaluation certificative dans un contexte d’enseignement scientifique
Notice bibliographique
Résumé
Le programme québécois de science et technologie est basé sur une approche par compétences. Ce choix implique des défis importants et principalement quand l’évaluation est de nature certificative. Une des compétences à évaluer concerne l’investigation scienti‐ fique. En s’appuyant sur les travaux de Rey et al. (2003), nous avons conçu un modèle d’évaluation qui permet de juger du développement de cette compétence. Différentes situa‐ tions d’évaluation ont été créés et administrées auprès de 560 élèves du secondaire pour vérifier si le modèle : (1) est adéquat pour mesurer le niveau de compétence des élèves et (2) se comporte de la même façon selon le contexte disciplinaire. Les résultats montrent que le modèle permet de classer les élèves selon trois niveaux de maîtrise : compétence assurée, compétence partielle et maîtrise des habiletés. Mots clés : évaluation, compétences, investigation scientifique The Science and Technology curriculum in the Province of Quebec, based on competencies, represents a challenge for science teachers, particularly for high‐stakes assessment. Teach‐ ers who do know how to conduct hands‐on assessment must deal with practical con‐ straints. In this context, we adapted Rey’s et al. (2003) work to construct an assessment model in relation with the Scientific Inquiry Competence. We designed different assess‐ ment situations which we administered to 560 junior high school students to verify whether a) the model is helpful in assessing learners’ level of competency in scientific in‐ quiry b) the results are comparable among disciplines on which the assessment situations are based. The results show that the model works as predicted for different learners’ levels: Full competency, Partial Competency, Skill. Key words: assessment, competencies, scientific inquiry
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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 | 0,037 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».