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Enregistrement W4383495740

Le biais d'auto-évaluation de compétence scolaire Risque ou opportunité pour la réussite des élèves ?

2021· preprint· en· W4383495740 sur OpenAlexaffabout
Pascal Pansu, Anne‐Laure de Place, Thérèse Bouffard, Fabienne Blaise, Natacha Boissicat, Hélène Insel, Ludivine Jamain, Nadia Leroy, Fanny Verkampt, Laurent Lima, Dominique Pigière, Jérémy Pouille, Jacques Py, Claudine Schmidt-Lainé, Carole Vezeau

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beliefs about competence can be a limitation for some students and an asset for others in acquiring the basic knowledge that is essential for their academic and social future. The SchoolBias program focused on students' judgments of their academic competence, in particular the difference between their actual potential and the way they evaluate their competence. This difference reflects the self- evaluation bias of academic competence. This bias can be positive (overestimation of competence) or negative (underestimation of competence). The program consisted of two distinct levels of analysis. At an intra-individual level (student), the aim was to gather information about the dynamics of positive and negative self-evaluation biases, and their effects on basic learning at different levels of schooling. At an inter-individual level (teacher judgment), we investigated how teachers judged students who had either positively or negatively biased assessments of their academic competence. Lastly, we extended the study of the impact of these perceptions to other cultures.Twenty-two studies were conducted in ordinary classroom situations. They involved more than 5000 students of various grades in elementary and junior high schools, and more than 200 teachers. They combined longitudinal (developmental trajectory analyses) and cross-sectional approaches as well as experimental and correlational designs. A method of structured cognitive interviews adapted for children was also used to analyze the thinking patterns of positively and negatively biased students. The study of students' competence beliefs in different cultures (China, France, Canada-Quebec, and Russia) also required a specific methodology for cross-cultural validation of the scales and the material used.First of all, the results of the trajectory analyses showed that as early as the middle of elementary school, students can present a self-evaluation bias in one fundamental subject, without necessarily presenting a bias in other subjects. These results therefore underline the importance of not only considering the self-evaluation bias of academic competence at a general or global level, but also at a specific one. They also indicate that overestimating one's academic competence is beneficial to the student, whereas underestimating it is detrimental to their academic adjustment throughout their schooling. At the intra-individual level, students who overestimate themselves are more motivated, self-regulate well, are more actively involved in their learning, and perform better than their negativelybiased peers. At the inter-individual level, since they appear to be more in line with schoolexpectations, teachers judge them better than others. This pattern is also found in other cultural systems. Finally, we observed that teachers lack the ability to correctly identify positively and negatively biased students.In conclusion, the results of this research program should encourage education professionals to better understand the complexity of student self-evaluations of competence, and how they impact the learning process and teacher judgment. It also opens up avenues of reflection for better handling of students with unrealistic negative self-perceptions.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,232 · 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'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'admission2
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