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Record W1963867386 · doi:10.7202/1024934ar

L’évaluation des élèves en France, à un moment charnière de leur histoire?

2014· article· fr· W1963867386 on OpenAlexvenueno aff
Anne-Marie Bardi, M Mégard

Bibliographic record

VenueMesure et évaluation en éducation · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsnot available
FundersMinistère de l'Éducation Nationale
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’éducation nationale française est fortement centralisée : programmes, horaires et sujets d’examen nationaux, autonomie des établissements quasi nulle jusqu’à aujourd’hui. Cette égalité d’objectifs et de moyens est supposée garantir une égalité de résultats ; ainsi, les établissements ne font pas l’objet d’évaluations, et les acquis des élèves n’étaient, jusqu’à une date récente, mesurés de façon systématique qu’à leur entrée dans chaque cycle, à des fins diagnostiques. Dans les classes de collège et de lycée, la note chiffrée synthétique est encore le seul mode d’expression de l’évaluation des élèves ; à l’école primaire, les livrets de compétences mis en place demeurent peu informatifs. Depuis 2005 cependant, de grand textes de cadrage engagent l’école française sur la voie d’une autre culture de l’évaluation : une loi de finance impose au ministère de l’Éducation nationale de rendre annuellement compte des acquis des élèves ; la loi dite « pour l’avenir de l’école » impose à la scolarité obligatoire qu’elle garantisse à chaque élève les moyens nécessaires à l’acquisition d’un socle commun de connaissances et de compétences ; enfin, un cadre européen édicte des objectifs en termes de compétences clés, notamment en langues vivantes. Les conditions d’une évolution des pratiques d’évaluation sont donc réunies, la question reste de savoir si l’école française saura se saisir de cette occasion.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.156
Threshold uncertainty score0.310

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.017
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.003
Science and technology studies0.0070.009
Scholarly communication0.0130.007
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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.

Opus teacher head0.175
GPT teacher head0.441
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2014
Admission routes1
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