L’évaluation des apprentissages à distance. Qu’en est-il à l’Université TÉLUQ ?
Notice bibliographique
Résumé
La formation à distance (FAD) connait une évolution significative, rapide et continue dans plusieurs régions du monde (CSE, 2015). Au Canada, il est aisé de constater que les établissements d’enseignement supérieur accordent de plus en plus d’importance au développement de la FAD et de l’apprentissage en ligne (Bates et al., 2017). Depuis plus de quarante ans, l’Université TÉLUQ fait partie des établissements actifs dans le domaine de la FAD au Québec et au Canada. Au fil des ans, le savoir-faire des équipes multidisciplinaires et les procédés de conception ont permis la mise en place de diverses pratiques d’enseignement-apprentissage, mais également de pratiques d’évaluation des apprentissages à distance et intégrant des outils numériques. Comment sont évalués les apprentissages des étudiants à distance de l’Université TÉLUQ? Quelles sont les difficultés liées à ces différentes pratiques d’évaluation ainsi que la valeur ajoutée? Quelles sont les spécificités engendrées par la distance? Il s’agira, d’une part, de présenter les pratiques d’évaluation possibles dans une université à distance et, d’autre part, de réfléchir à la façon dont elles peuvent transformer les rapports à l’évaluation des établissements d'enseignement, des enseignants et des étudiants.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».