Comment appréhender une littératie en évaluation pour décrire et comprendre le développement des compétences des enseignants ?
Notice bibliographique
Résumé
Notre recherche interroge dans quelle mesure la littératie en évaluation (LE), peu développée dans la communauté de recherche francophone, apparaît porteuse pour décrire et comprendre le développement de compétences chez six enseignants de mathématiques et de français du secondaire, en Suisse romande. L’analyse des données issues d’un dispositif de formation favorisant les échanges et la création d’épreuves sommatives en exploitant des apports théoriques spécifiques permet d’explorer le développement dynamique des compétences des enseignants, et par le fait même, celui de leur LE, à l’aide d’une méthodologie exploitant les dimensions recensées dans la littérature contemporaine. Plus précisément, nos résultats montrent que les pratiques d’évaluation gagnent en cohérence, mais que les pratiques de notation rencontrent toujours des obstacles. La LE s’inscrit ici dans une épistémologie située et non technique. Elle montre toutefois la nécessité d’élargir encore l’analyse des négociations menées par les enseignants dans leurs pratiques évaluatives pour mieux en comprendre les caractéristiques.
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 | 0,076 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».