Étude de la persévérance des élèves de 15 ans au test de PISA 2012 et 2015 selon le mode d’administration
Notice bibliographique
Résumé
À partir des données PISA 2012 et 2015, cette étude analyse la persévérance des élèves à répondre à un test à faibles enjeux, c’est-à-dire leur capacité à maintenir un taux constant de réponses correctes tout au long de l’épreuve. Elle étudie également l’éventuel effet du mode d’administration (papier-crayon comparativement à support informatique) sur la persévérance des participants. À cette fin, cette recherche exploite le plan d’évaluation incomplet balancé de PISA 2012 et 2015, et se concentre sur les réponses aux questions posées à chacune des quatre positions. Les résultats révèlent une diminution globale de la performance des élèves, quels que soient le domaine évalué et le cycle, ainsi qu’une augmentation de sa variabilité. Néanmoins, aux questions posées en début d’épreuve, les élèves ont généralement mieux répondu lors du cycle 2012 qu’au cycle 2015. Au contraire, aux questions posées en fin d’épreuve, cette tendance semble se réduire, voire s’inverser, ce qui pourrait traduire une plus grande motivation des élèves à répondre avec une épreuve informatisée.
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 | 0,013 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».