Un regard didactique sur les évaluations du PISA et de la TIMSS : mieux les comprendre pour mieux les exploiter
Notice bibliographique
Résumé
Deux études internationales évaluant les connaissances des élèves en mathématiques occupent une place importante dans le paysage éducatif mondial : celles du Programme international pour le suivi des acquis des élèves (PISA) et de la Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS). Si ces études sont accompagnées d’une littérature abondante décrivant leurs cadres, et si de nombreuses recherches en édumétrie, en sociologie ou encore en sciences de l’éducation ont régulièrement été menées, quel regard la didactique des mathématiques peut-elle porter sur ces études ? Après avoir présenté succinctement les cadres de ces deux évaluations, nous exploitons deux approches didactiques distinctes, basées sur l’analyse a priori des tâches pour analyser le contenu de l’évaluation et pour réinterpréter les résultats des élèves. Couplée à une analyse statistique implicative, la première, didactique et cognitive, apporte un regard neuf sur les résultats du PISA et permet de mener des comparaisons entre pays. La seconde approche, située dans le cadre de la théorie anthropologique du didactique, s’intéresse davantage au contenu de la TIMSS et à la répartition des questions au regard d’une organisation mathématique de référence.
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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 | 0,028 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».