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Enregistrement W3122221616 · doi:10.7202/1074103ar

Analyses diagnostiques cognitives des résultats du test du Programme international de recherche en lecture scolaire (PIRLS) 2011

2020· article· fr· W3122221616 sur OpenAlexaffvenueabout
Dan Thanh Duong Thi, Nathalie Loye

Notice bibliographique

RevueMesure et évaluation en éducation · 2020
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Malgré une importante demande de recevoir des informations diagnostiques sur les difficultés en lecture des élèves, il existe très peu d’outils d’évaluation conçus spécifiquement pour cet usage. Plusieurs recherches en approche diagnostique cognitive (ADC) utilisent donc les résultats d’épreuves à grande échelle pour fournir de la rétroaction diagnostique fine et fiable sur les forces et les faiblesses des élèves. Les modélisations de données permettent de s’éloigner des scores ou des rangs percentiles habituellement obtenus, et de fournir des pistes d’intervention appropriées. Cette étude vise à vérifier la faisabilité d’appliquer des modélisations à visée diagnostique aux résultats de 4762 élèves canadiens ayant fait le cahier 13 du test du PIRLS de 2011. Les résultats suggèrent un potentiel de recevoir de la rétroaction diagnostique détaillée de leurs forces et faiblesses sur les habiletés sous-jacentes du test.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,548
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,017 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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