Le travail collectif des enseignants pour l’évaluation des apprentissages comme norme professionnelle ? Une revue de la littérature pour interroger cette tendance émergente
Notice bibliographique
Résumé
L’article présente une rapid review de la littérature anglophone et francophone sur le travail collectif des enseignants pour l’évaluation des apprentissages. Ce genre de travail collectif tend à devenir une norme dans les systèmes éducatifs, soulevant des enjeux majeurs dans le champ de l’évaluation en éducation. La littérature compte déjà des synthèses et des recherches empiriques qui traitent de la collaboration des enseignants de manière générale, mais aucune ne traite spécifiquement des pratiques évaluatives collectives. Cette recherche documentaire dans la littérature conduit à la sélection de 30 articles, aux niveaux primaire et secondaire. L’analyse de ces articles permet 1) d’identifier les dynamiques mises en place dans les établissements et 2) d’observer les conséquences pour tous les acteurs de l’école. Les résultats permettent de discuter de certaines tensions liées à cette tendance, au point de vue des politiques de pilotage mais également sur le plan des pratiques évaluatives individuelles et collectives.
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 | 0,171 | 0,271 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».