La politique d’évaluation du rendement en Ontario : un alignement qui se précise dans la persévérance et la durée
Bibliographic record
Abstract
Donnant suite au rapport de la Commission royale sur l’éducation (CRÉ), l’Ontario a progressivement implanté les fondements d’une politique d’évaluation qui ont peu changé au cours des vingt dernières années, si ce n’est pour des ajustements visant à en actualiser le contenu et à en supprimer les principaux irritants. Jusqu’en 2010, c’est le curriculum, avec la grille d’évaluation générique, qui a constitué les assises de l’évaluation scolaire jusqu’à la publication définitive de la politique d’évaluation Faire croître le succès. Cette politique met l’accent sur le rôle de l’évaluation en tant que soutien d’apprentissage et adopte des positions audacieuses quant au cumul des notes et sur la question de l’évaluation des « habiletés d’apprentissage et habitudes de travail » (EDU, 2010) des élèves. Elle conduit les enseignants à planifier l’évaluation des apprentissages sur le long terme, à échantillonner des preuves d’apprentissage au moyen d’une variété de situations d’évaluation complexes et authentiques. Le suivi de la progression des élèves au regard de la norme provinciale est assuré par l’Office de la qualité et de la responsabilité en éducation (OQRE). Son mandat consiste à fournir une rétroaction à tous les échelons du système scolaire ontarien sur leur alignement avec les visées des politiques relatives au curriculum obligatoire. À proprement parler, c’est la refonte en profondeur des programmes-cadres en Ontario qui a le plus influencé les pratiques d’évaluation des enseignants et a soutenu une mise en oeuvre progressive de la politique d’évaluation actuelle.
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 | 0.017 | 0.032 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".