Évaluation formative et autorégulation des apprentissages des élèves : propositions méthodologiques pour l’analyse de processus in situ
Notice bibliographique
Résumé
La recherche concerne l’étude des effets de différentes modalités d’évaluation formative sur l’autorégulation des apprentissages des élèves, dans le cadre de l’enseignement scientifique fondé sur l’investigation. Des indicateurs nous permettant d’analyser les processus in situ sont construits et deux situations d’enseignement sont comparées. La première porte sur l’évaluation formative que les enseignants mettent en oeuvre dans leur pratique quotidienne. La seconde concerne l’évaluation formative mise en oeuvre par les mêmes enseignants l’année suivante, à la suite d’un travail réflexif avec des chercheurs. Après avoir confirmé, par le biais d’une analyse statistique, que les enseignants mettent en oeuvre différentes modalités d’évaluation formative d’une année à l’autre, nous décrivons les pratiques évaluatives des enseignants et leurs effets sur les élèves. Nous observons un meilleur équilibre dans l’usage des différentes modalités d’évaluation formative par les enseignants dans la seconde situation ainsi qu’une autorégulation plus efficace des comportements des élèves dans la tâche proposée.
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 | 0,079 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».