Évaluer sans noter, une inspiration pour les cégeps ? Revue systématique des écrits sur les pratiques évaluatives qui réduisent ou éliminent la notation
Notice bibliographique
Résumé
This article explores assessment practices that reduce or eliminate grading (PRÉN) in the Quebec college context, and their impact on students' mental health and motivation. These practices, in opposition to the use of grading, aim to support learning without the need for grades, which are often perceived as a source of stress and unfairness. PRÉNs encourages qualitative feedback rather than the simple assignment of grades. To describe PRÉNs and explore their impact, a systematic review of the literature is presented in this article. The result is 16 papers looking at practices that fit within the terminology of PRÉN. Some of the papers reviewed concluded that these practices would have a positive impact on students' intrinsic and autonomous motivation. However, the results concerning mental health are more nuanced, with some people experiencing stress linked to the absence of traditional reference marks such as grades. The study concludes that further research is needed to better understand the impact of these practices in the Quebec context, and their potential for the success and perseverance of college students.
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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 | 0,098 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,028 |
| Communication savante | 0,025 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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.
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 ».