Du contrat didactique au contrat évaluatif : une grille de lecture pour mieux appréhender l’évaluation des apprentissages en pédagogie médicale
Notice bibliographique
Résumé
Contexte et problématique : L’évaluation des apprentissages représente pour les enseignants l’un des actes les plus difficiles à réaliser dans le cadre de leur pratique pédagogique. Il faut rendre compte des apprentissages dans différents contextes (diagnostique, formatif ou sommatif) en s’appuyant sur une démarche rigoureuse, qui permettra de réaliser des interprétations valides afin de prendre les meilleures décisions possibles. Dans les disciplines des sciences de la santé dont la médecine, ces décisions sont souvent prises dans un contexte à enjeux critiques. Toutefois cela ne minimise en rien le poids de l’évaluation des personnes impliquées dans la formation des futurs professionnels de la santé. De plus, ces évaluations restent parcellaires, se fondant souvent sur des informations limitées, parfois ambiguës et imparfaites. Exégèse : Dans le cadre de cet article, nous présentons le concept de contrat évaluatif, emprunté au concept de contrat didactique, qui offre une grille de lecture qui nous semble pertinente afin de situer l’évaluation des apprentissages dans son contexte écologique. Dans un premier temps, nous présenterons le concept de contrat didactique en mettant l’accent sur ses caractéristiques pour ensuite tenter une définition. Nous enchaînerons avec des exemples tirés de situations pédagogiques authentiques où le concept de contrat évaluatif peut être mis à profit pour mieux les comprendre, les appréhender ou en tirer un meilleur parti.
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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 | 0,042 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,028 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».