Identification des compétences à l’école élémentaire : une approche empirique à partir des évaluations institutionnelles
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une analyse des résultats des élèves aux évaluations nationales, l’objectif étant de mieux comprendre comment les acquisitions se structurent à l’école primaire. L’intérêt de cette démarche réside principalement dans l’identification de compétences dont la maîtrise est essentielle à la réussite scolaire. L’approche choisie pour traiter la question est résolument empirique et se base sur l’examen des relations statistiques entre les items. Elle permet de répondre à plusieurs questions susceptibles d’intéresser les chercheurs en éducation, mais aussi les acteurs engagés, à différents degrés, dans le pilotage et la gestion pédagogique de l’enseignement primaire. Les évaluations nationales sont en effet surtout exploitées dans une logique diagnostique alors que notre perspective permet de réfléchir sur des prescriptions plus larges en matière de politique éducative, touchant aussi bien la définition des curricula que leurs modalités d’application.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.098 | 0.178 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".