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Enregistrement W2946581393 · doi:10.7202/1059172ar

Approches psychométrique et didactique de la validité d’une évaluation externe en mathématiques : quelles complémentarités et quelles divergences ?

2019· article· fr· W2946581393 sur OpenAlexvenueno aff
Nadine Grapin, Brigitte Grugeon-Allys

Notice bibliographique

RevueMesure et évaluation en éducation · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMathematics Education and Teaching Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Si la notion de validité fait l’objet de multiples recherches, notamment dans le champ de la psychométrie, elle n’a pas encore été beaucoup étudiée dans le cadre de la didactique des mathématiques. Nous proposons d’expliciter la façon dont les outils de ce champ de recherche, en particulier l’analyse a priori des tâches, peuvent être exploités pour apporter des preuves de validité complémentaires à celles de la psychométrie. Une première partie vise à proposer une méthodologie d’analyse et de conception du contenu d’une évaluation externe dans laquelle l’approche didactique de la validité est pensée en complémentarité de celle psychométrique. Nous illustrons, dans une deuxième partie, la mise en oeuvre de cette méthodologie sur l’étude de deux domaines mathématiques (l’arithmétique en fin d’école et l’algèbre en fin de collège) dans des évaluations menées nationalement en France à ces deux ordres d’enseignement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,147
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,415
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1470,415
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0030,022
Communication savante0,0200,020
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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