Sens attribué à l’évaluation des compétences professionnelles par tâches complexes chez de futurs enseignants en formation
Bibliographic record
Abstract
Depuis plusieurs années, la formation des enseignants en Suisse a vu la mise en oeuvre de curricula basés sur une logique d’acquisition de compétences professionnelles. La Haute École pédagogique de Fribourg certifie le parcours de ses étudiants par le biais d’évaluations par tâches complexes réparties au cours de la formation de niveau Baccalauréat. La recherche présentée s’intéresse aux représentations développées par les étudiants à propos de ce mode d’évaluation, et plus précisément au sens qu’ils attribuent à cette modalité d’évaluation rarement rencontrée dans leur parcours scolaire. L’analyse qualitative met en évidence un mode d’évaluation perçu comme fortement producteur de sens malgré une connaissance souvent lacunaire des critères d’évaluation institutionnels. La mise en évidence d’apprentissages réalisés par les étudiants dans ce cadre suscite un questionnement quant à la validité des tâches proposées, ainsi qu’une réflexion au sujet de la frontière entre évaluation formative et évaluation sommative, dans un contexte d’évaluation par tâches complexes.
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 | 0.025 | 0.051 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".