Notice bibliographique
Résumé
Problématique : La démarche d’évaluation nécessite de planifier, de collecter des données, de les interpréter et de porter un jugement avant de prendre une décision. Elle repose toujours sur des instruments d’évaluation qui peuvent prendre une variété de formes.Objectif : Cet article a pour but de présenter et d’illustrer plusieurs instruments d’évaluation, et de les mettre en perspective avec la démarche évaluative. Les instruments sont présentés de façon indépendante ; ils permettent de collecter des données quantitatives et qualitatives. La possibilité de combiner ces données pour porter un jugement évaluatif est abordée, mais n’est pas détaillée.Exégèse : Nous présentons d’abord la démarche évaluative constituée de cinq étapes. Après quelques considérations sur les nuances qui existent entre évaluer et mesurer, nous nous intéressons aux objets à évaluer à partir de la définition de la compétence et de la pyramide de Miller. Par la suite, nous proposons deux modèles visant à accompagner le développement d’instruments d’évaluation, ce qui nous amène à présenter deux catégories d’instruments d’évaluation. La première catégorie regroupe les instruments que nous qualifions de classiques comme les tests. La seconde catégorie rassemble quelques instruments associés à l’évaluation des compétences et qui sont largement utilisés dans le domaine de la pédagogie médicale.
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 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 | 0,067 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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; 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 ».