Un regard croisé d’enseignants et de parents francophones sur l’évaluation des apprentissages en temps de pandémie
Notice bibliographique
Résumé
La pandémie de COVID-19 a entrainé une multitude de changements dans les écoles d’un bout à l’autre du Canada. C’est dans ce contexte que notre équipe a voulu brosser un portrait pancanadien de l’école virtuelle et en présentiel en temps de pandémie en interrogeant des enseignants et des parents d’élèves, notamment sur la question de l’évaluation des apprentissages. Au moyen d’un questionnaire en ligne, 305 enseignants francophones et 589 parents francophones d’élèves se sont prononcés au printemps et à l’été 2021 sur huit variables d’intérêt liées à l’évaluation : le stress par rapport à l’évaluation, la quantité d’évaluations, la portée de celles-ci, la qualité de l’évaluation, la sévérité de la correction, l’information transmise aux parents à la suite de l’évaluation, l’importance accordée aux résultats scolaires et le niveau de réussite des élèves. Nous verrons, lors de la présente communication, comment ces variables ont été influencées par la pandémie en fonction des perceptions des enseignants et des parents francophones ayant participé à notre enquête : ont-elles augmenté, ont-elles diminué ou sont-elles plutôt demeurées stables par rapport à l’avant-pandémie? Ces résultats seront discutés en fonction des écrits sur le sujet et des pistes de réflexion seront apportées pour soutenir les enseignants et les parents.
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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».