Catégorisation de techniques de rétroaction pour l’enseignement universitaire
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une catégorisation de techniques de rétroaction située par rapport au triangle didactique. Peu utilisées ou peu explicites, les techniques de rétroaction sont pourtant des leviers pour favoriser l’apprentissage des étudiants dans le contexte universitaire. En effet, elles soutiennent les régulations dans les interactions entre les apprenants, l’enseignant et le savoir. La catégorisation proposée répond à quatre questions : qui sont-ils, que savent-ils, comment apprennent-ils et qu’ont-ils appris. À partir de ces quatre questions simples, l’enseignant peut construire son dispositif et proposer des situations d’enseignement favorisant l’apprentissage des étudiants en milieu universitaire. Cette grille de lecture originale comme support à l’évaluation formative répond à des préoccupations actuelles des enseignants confrontés à l’effet de massification notamment pour le premier cycle universitaire.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.034 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".