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Enregistrement W4387886945 · doi:10.7202/1106853ar

La planification flexible des démarches d’évaluation, un levier vers une évaluation pour apprendre ?

2023· article· fr· W4387886945 sur OpenAlexaffvenue
Gonzague Yerly, Nicole Monney

Notice bibliographique

RevueMesure et évaluation en éducation · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesValuation (finance)PhilosophyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’article discute l’apport de la planification des démarches d’évaluation comme levier pour soutenir les enseignants dans la mise en oeuvre d’une évaluation pour apprendre ( assessment for learning ) en classe. Il propose une réflexion théorique sur les apports d’une planification flexible, caractérisée dans l’article comme une planification approfondie et structurée (hiérarchisée) des démarches d’évaluation mais qui laisse aussi une place importante aux ajustements dans l’interaction (dynamique) et qui implique les apprenants (interactive). La contribution de l’article est de faire le lien entre les travaux scientifiques portant sur la planification de l’enseignement-apprentissage et ceux sur l’évaluation des apprentissages. Les objectifs de l’article consistent à 1) expliciter ce qui caractérise une planification flexible des démarches d’évaluation, et 2) discuter des apports d’une telle planification dans la mise en oeuvre d’une évaluation-soutien d’apprentissage dans les classes.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,264 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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