Description du processus d’élaboration d’une grille d’évaluation spécifique à une situation d’apprentissage et d’évaluation en contexte de modification des contenus d’apprentissage auprès d’élèves du secondaire présentant un trouble du spectre de l’autisme
Notice bibliographique
Résumé
L’élaboration d’une grille d’évaluation est une tâche complexe qui exige une bonne connaissance de l’objet d’évaluation et du niveau d’apprentissage des apprenants pour lesquels elle est destinée. Parmi les différents types de grilles d’évaluation qui sont utilisées en milieu scolaire, la grille descriptive critériée ainsi que la grille descriptive analytique s’avèrent des choix particulièrement appropriés pour guider le jugement des évaluateurs. En suivant la méthodologie de la recherche-développement, les concepteurs se sont engagés dans un processus réflexif qui, après de nombreux aller-retour dans la formulation des critères, des échelons et des descripteurs, a mené à l’élaboration, à la validation et à la mise à l’essai de trois versions d’une grille descriptive analytique. Les résultats permettent d’identifier les éléments à considérer dans la construction de cet outil pour des élèves du premier cycle du secondaire présentant un trouble du spectre de l’autisme (TSA) et une grande diversité de profils cognitifs.
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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».