Perte de résonance dans l’évaluation des apprentissages en formation à distance : l’apport de l’éthique de la bienveillance et de la responsabilité
Notice bibliographique
Résumé
L’acte d’évaluer n’est jamais neutre en éducation. En classe, les notes soulèvent, par exemple, des questionnements en lien avec l’impartialité et l’objectivité des évaluations. Des repères éthiques sont requis pour y répondre. Alors que le numérique suscite des défis en évaluation (plagiat et confidentialité), peu d’écrits décrivent les enjeux éthiques posés par l’évaluation en formation à distance (FAD). Cet article vise à comprendre les préoccupations éthiques reliées au numérique dans l’évaluation en FAD. Une recherche phénoménologique menée auprès de 10 professeures et professeurs montre qu’en FAD, le numérique entraîne une absence de liens interpersonnels. Les rétroactions médiatisées provoquent une perte de résonance et désynchronisent le rapport à autrui. L’éthique de la bienveillance et de la responsabilité suscite des repères pour créer de nouveaux liens. Prendre soin de l’autre, pour sa réussite, est alors saisi comme une responsabilité professionnelle des professeures et professeurs en évaluation, en formation traditionnelle aussi bien qu’en FAD.
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 | 0,028 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».