Caractéristiques d’activités d’évaluation de la compétence langagière à l’université
Bibliographic record
Abstract
Il est généralement admis que la compétence langagière est un facteur de réussite des études supérieures. Or, plusieurs professeurs d’université soulèvent l’incompétence d’un nombre croissant de leurs étudiants en ce qui a trait à la maîtrise du français. Malheureusement, même si elle est reconnue comme cruciale à l’université et malgré les problèmes évidents des étudiants universitaires concernant la compétence langagière, cette dernière n’y est pas enseignée et même rarement évaluée dans le cadre des cours disciplinaires. C’est dans cette optique que nous nous sommes intéressées à la place accordée à la compétence langagière dans des programmes professionnels dans le secteur de l’éducation. Notre objectif de recherche est donc de caractériser les activités d’évaluation de la compétence langagière. L’utilisation d’analyses de construits a révélé des différences dans l’évaluation par rapport aux caractéristiques suivantes : 1) composantes linguistique et communicative ; 2) évaluations formatives et sommatives ; 3) productions orale et écrite ; et finalement 4) évaluation individuelle ou collaborative.
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 | 0.012 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".