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Enregistrement W4285535368 · doi:10.7202/1087988ar

Étude de la persévérance des élèves de 15 ans au test de PISA 2012 et 2015 selon le mode d’administration

2021· article· fr· W4285535368 sur OpenAlexvenueno aff
Christian Monseur, Yannick Lonhay

Notice bibliographique

RevueMesure et évaluation en éducation · 2021
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueEducational Strategies and Epistemologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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