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Enregistrement W7056287460

Effets des coévaluations formatives élève – élève et enseignante – élève sur le développement de la compétence à communiquer oralement d’élèves du secondaire

2023· dissertation· fr· W7056287460 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentTechnological literacyResearch methodologyEvaluation methods
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À travers la francophonie, l’évaluation formative est considérée par plusieurs chercheurs comme un facteur clé du développement de la compétence à communiquer oralement : elle favorise notamment la régulation des apprentissages (Colognesi, Vassart et al., 2020) et tend à diminuer le stress des apprenants à l’égard des présentations orales (Paquet, 2021). Pourtant, l’évaluation formative de l’oral est quasi absente des pratiques évaluatives des enseignants de français langue d’enseignement au niveau secondaire au Québec (Lafontaine et Messier, 2009; Vega, 2013). De plus, la coévaluation, moyen susceptible d’être mobilisé dans le cadre d’une évaluation formative de l’oral, semble méconnue des enseignants (Dumais, 2008; Sénéchal, 2012) et peu d’études ont été menées à son sujet. C’est pourquoi nos deux objectifs spécifiques sont les suivants : 1) mesurer des effets de la coévaluation formative sur le développement de la compétence à communiquer oralement d’élèves du secondaire; 2) décrire des raisons pouvant expliquer ces effets. Pour atteindre ces objectifs, nous avons réalisé une recherche par méthodes mixtes auprès de trois groupes-classes de première secondaire (élèves âgés de 12 et 13 ans). Une séquence d’enseignement a été mise en place, laquelle comprend l’ajout d’une coévaluation formative élève – élève dans le groupe expérimental 1 et d’une coévaluation formative enseignante – élève dans le groupe expérimental 2. Les données issues d’un prétest et un posttest ont fait l’objet de tests statistiques et les données découlant d'entrevues semi-dirigées ont été analysées à l’aide d’une analyse de contenu. En lien avec le premier objectif, les résultats saillants indiquent que les deux modalités de coévaluation expérimentées produisent un effet d’amélioration similaire. Concernant le deuxième objectif, la coévaluation élève – élève semble être un levier pour la motivation intrinsèque des élèves, les amenant à se sentir responsables de leurs apprentissages et à consacrer plus de temps à la préparation de leur exposé. La coévaluation enseignante – élève, pour sa part, favorise l’amélioration de la confiance en soi des apprenants, surtout lorsque ces derniers valorisent l’enseignante. Ces résultats offrent des pistes didactiques susceptibles de guider les enseignants dans la mise en place de leur propre démarche de coévaluation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2023
Routes d'admission1
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