Éléments de validation d’une échelle de mesure des connaissances métacognitives liées à la lecture numérique
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude vise à identifier des traces de validité d’une échelle de mesure des connaissances métacognitives de la lecture numérique inédite, développée pour le PISA 2018 et, plus particulièrement, à établir si cette échelle mesure des connaissances relevant de la lecture plutôt que de la littératie numérique. Les données des 37 pays de l’OCDE ont été utilisées. Les résultats montrent que l’échelle de connaissances métacognitives présente une forte corrélation avec les performances en lecture et avec deux échelles ayant subi un processus de validation de la mesure de la métacognition en lecture. Cette échelle est aussi significativement liée à l’intérêt des élèves, à leur concept de soi et à leur sentiment d’efficacité en lecture, mais n’est pas liée avec leur utilisation des TIC, leur intérêt ou leur sentiment d’efficacité perçue dans ce domaine. Les résultats appuient le fait que l’échelle mesure des connaissances relevant de la lecture plutôt que de la littératie numérique et mettent en évidence une corrélation robuste entre les connaissances métacognitives et les performances en lecture.
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 | 0,023 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».