Stratégies d'évaluation formative interactives selon différentes formes scolaires : les classes régulières, de maternelle et d'éducation physique
Notice bibliographique
Résumé
Comme dans plusieurs pays de l’OCDE, le Québec a opté pour une rénovation curriculaire \nfondée sur une approche par compétences depuis 2001. L’une des principales problématiques \nsoulevées autour de cette approche concerne l’opérationnalisation de l’évaluation des \ncompétences pour les enseignant(e)s. Dans le cadre de cet article, nous exposons et mettons \nen discussion les stratégies interactives d’évaluation formative (non instrumentées) \nd’enseignantes du préscolaire et du primaire mobilisées dans le cadre de cette approche. Ces \nstratégies sont examinées à la lumière des différentes « formes scolaires » (Vincent, 1980) qui \ncaractérisent le contexte de travail des enseignantes. L’analyse réalisée identifie des stratégies \ncommunes aux trois formes scolaires, mais met surtout en relief des spécificités, soit la \nprépondérance d’une perspective normative en classe régulière, de responsabilisation en \nclasse d’éducation physique et de différenciation en classe maternelle. En cela, certains \ncontextes paraissent plus propices à l’évaluation formative des compétences.
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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 | 0,112 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».