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Enregistrement W7062596164

A Teacher’s Formative Assessment Perceptions and Practices in Oral Intermediate English Courses at the Université de Montréal

2012· other· en· W7062596164 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2012
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormative assessmentInitial trainingPeer evaluationPerception
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des dernières années, les pratiques de l’évaluation comme aide à l’apprentissage (c’est-à-dire l’auto-évaluation, l’évaluation par les pairs, la rétroaction) dans la salle de classe ont été de plus en plus considérées comme des éléments essentiels (Black & Wiliam, 1998; Harlen & Winter, 2004; van de Watering & van der Rijt, 2006). Cependant, dans le domaine de l’apprentissage d’une langue seconde la recherche sur ce sujet est plutôt limitée. En nous fondant sur les études de Colby-Kelly et Turner (2007) et de Lyster et Ranta (1997), nous avons mené une recherche exploratoire visant à combler ce besoin. L’objectif général était de comprendre comment l’évaluation formative se réalise dans deux cours d’anglais intermédiaire à l’Université de Montréal, et de comparer comment ces pratiques sont perçues et vécues par la professeure et ses étudiants. \nTrois questions de recherche étaient posées: \n1.\tQuelle est la nature de l’évaluation formative dans une salle de classe d’anglais langue seconde? \n2.\tEst-ce que les pratiques de la professeure reflètent ce qu’elle pense de l’évaluation formative? \n3.\tQuels sont les correspondances et différences entre les croyances de la professeure et les perceptions de ses étudiants quant aux bénéfices de l’évaluation formative pour l’apprentissage de l’anglais langue seconde? \nLa collecte de données comprend des observations en classe, des entrevues auprès de la professeure et des questionnaires pour les étudiants. \nPour répondre à notre première question de recherche, nous avons analysé la rétroaction donnée par la professeure pendant une production orale réalisée par ses étudiants à partir de la typologie de feedback et de uptake de l’étude de Lyster et Ranta (1997). En ce qui a trait à la deuxième question de recherche, nous avons fait des entrevues avec la professeure en vue d’expliciter ses perceptions relativement à l’évaluation formative. À la fin du trimestre, nous avons comparé ses réponses avec sa pratique à partir des enregistrements vidéo produits en classe. Finalement, pour répondre à notre dernière question de recherche nous avons comparé les réponses données par la professeure aux entrevues avec les réponses des étudiants à un questionnaire adapté à partir de celui de Colby-Kelly et Turner. \nFinalement, nous présentons et discutons les résultats les plus significatifs obtenus dans cette étude qualitative Nous concluons cette thèse en proposant de avenues pour des recherches futures.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2012
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