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Enregistrement W4380049152 · doi:10.7202/1100072ar

Convergences entre l’évaluation des compétences et la pédagogie universelle : une réflexion théorique pour orienter la pratique enseignante dans les écoles primaires et secondaires au Québec

2023· article· fr· W4380049152 sur OpenAlexaffvenueabout
Nadine Talbot, Sandra Chiasson Desjardins

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Practices and Policies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Programme de formation de l’école québécoise vise le développement des compétences des élèves. Bien que cette approche ait été instaurée depuis plus de 20 ans, l’évaluation des compétences représenterait toujours un défi pour une partie du personnel enseignant. Qui plus est, ce défi est susceptible de s’accentuer dans le contexte actuel d’une diversité importante des élèves de la classe. À cet effet, le Conseil supérieur de l’éducation propose notamment la pédagogie universelle comme l’une des approches pédagogiques pouvant être préconisées par les personnes enseignantes pour tenir compte de la diversité. Cette dernière est constituée de trois grands principes qui visent à guider les pratiques enseignantes en matière de planification, de pilotage et d’évaluation des compétences. L’analyse de cette approche pédagogique permet de voir qu’elle est particulièrement pertinente lorsque la réalité de la diversité des élèves se conjugue avec celle de l’évaluation des compétences. Ainsi, l’article propose une réflexion de nature théorique sur les conditions gagnantes pour la mise en oeuvre de l’évaluation des compétences tout en respectant les principes de la pédagogie universelle. Essentiellement, quels sont Nadine Voilà la question qui oriente cet article.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0070,025
Communication savante0,0160,013
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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