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Enregistrement W6929919148 · doi:10.48782/e-jiref-8-3-5

Évaluer : entre innovation et tradition. Résultats préliminaires d’une boussole interactive pour innover en évaluation des apprentissages

2024· article· fr· W6929919148 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAssociation pour le Développement des Méthodologies d’Évaluation en Éducation - Europe · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)ESPACEWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’Observatoire interuniversitaire sur les pratiques innovantes d’évaluation des apprentissages (OPIEVA) a pour mission principale de répertorier, à tous les ordres d’enseignement, les pratiques innovantes d’évaluation des apprentissages, sur le plan des savoirs et des pratiques. Parmi ses travaux, l’OPIEVA a créé un espace interactif permettant le dialogue sur l’évaluation et l’innovation ayant comme activité phare la mise en place de boussoles pour guider les enseignants2et les chercheurs vers l’amélioration des apprentissages. La première boussole se nomme Évaluer: entre innovation et tradition et sonde les perceptions des enseignants sur la nature innovante ou traditionnelle de leurs pratiques évaluatives. L’objectif de cet article est de partager les résultats des premiers répondants-enseignants à la Boussole 1(première itération)en les juxtaposant à quelques enjeux liés aux pratiques évaluatives avec, comme référents, les théories centrées sur l’apprentissage.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,207 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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