ÉLABORATION ET ÉVALUATION DES RAPPORTS DIAGNOSTIQUES DES DONNÉES DU PIRLS 2011: PERCEPTIONS DES ENSEIGNANTS AU PRIMAIRE, DES CONSEILLERS PÉDAGOGIQUES ET DES ORTHOPÉDAGOGUES
Notice bibliographique
Résumé
La demande croissante pour des évaluations à grande échelle s’accompagne d’une forte pression pour rendre ces évaluations plus informatives sur l’apprentissage des élèves. Or, ces évaluations fournissent les résultats des élèves sous forme de scores globaux et de sous-scores, ce qui renseigne peu sur leurs forces et faiblesses. Par ailleurs, les recherches en approche diagnostique cognitive suggèrent qu’il est possible de décomposer la lecture en connaissances et habiletés possibles à diagnostiquer grâce à des modélisations psychométriques. Des épreuves à grande échelle ont donc le potentiel de fournir aux enseignants des rapports diagnostiques contenant des rétroactions détaillées sur les forces et les faiblesses des élèves. Cet article décrit l'élaboration de rapports diagnostiques à partir des données du PIRLS 2011 avec un panel d'experts et rapporte les résultats de l’évaluation de ces rapports auprès d’enseignants au primaire, de conseillers pédagogiques et d’orthopédagogues.
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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».