Vers une évaluation plus inclusive : repenser les pratiques à travers une formation de formateurs
Notice bibliographique
Résumé
Cette contribution présente une formation de formateurs à l’Institut français de l’Éducation (IFÉ – ENS de Lyon) visant à penser les pratiques évaluatives dans une perspective d’inclusion et d’équité. L’objectif principal de la formation est d’accompagner les formateurs d’enseignants, de la maternelle à l’enseignement supérieur, dans le développement de pratiques évaluatives sommatives plus inclusives en interrogeant les principes d’usage du numérique et de différenciation pédagogique. Les pratiques évaluatives sommatives actuelles confrontent souvent les enseignants à un dilemme professionnel : comment concilier des conceptions traditionnelles de l’évaluation fondées sur l'égalité avec des approches inclusives basées sur l'équité (Yerly et al., 2024)? Alors que le numérique est fréquemment perçu comme une réponse immédiate aux défis d’adaptation des apprentissages, nous choisissons ici de l’aborder dans une perspective inclusive (Benoit et Feuilladieu, 2017). Cette contribution défend une approche qui ne se limite pas au numérique comme outil, mais au numérique comme un outil au service d’une réflexion approfondie sur les objectifs pédagogiques et les obstacles à l’apprentissage. Cette démarche s’inscrit dans le cadre de l’alignement curriculaire élargi (Pasquini, 2019, 2021) et de la conception universelle des apprentissages (CUA) (CAST, 2024), qui favorisent une vision systémique de l’inclusion.
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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 | 0,133 | 0,163 |
| 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 | 0,012 | 0,029 |
| Communication savante | 0,024 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».