Pratiques de pondération des résultats d’enquêtes à grande échelle aux notes scolaires en mathématiques
Bibliographic record
Abstract
L’étude de nature interprétative rapportée dans cet article a pour but d’examiner les perceptions des membres du personnel enseignant à l’égard de la pratique de pondération d’une partie ou de l’ensemble des résultats des élèves à l’épreuve provinciale annuelle à leurs résultats de fin de cours en mathématiques 9e année. En réponse à certains items du questionnaire contextuel à l’intention du personnel enseignant, administré en 2009-2012, 90% des enseignants des écoles de langue française de l’Ontario disent que cette pratique motive les élèves à prendre le test au sérieux. Leurs commentaires reflètent des préoccupations vis-à-vis des caractéristiques et comportements de l’élève et des conditions et caractéristiques du test, comme son enjeu et la taille de la pondération. Les constats rapportés rejoignent ceux proposés par Eklöf (2010) dans son modèle de motivation des élèves en situation d’évaluations à grande échelle.
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 | 0.013 | 0.059 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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.
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".