L’évaluation des apprentissages en contexte scolaire
Bibliographic record
Abstract
La recherche sur l’évaluation en contexte scolaire a considérablement augmenté et diversifié ses objets d’étude depuis les travaux docimologiques sur les examens et les travaux sur l’évaluation formative de Bloom et ses collègues dans les années 1970. L’article expose les principaux élargissements du champ de recher che et discute les réaménagements et redéfinitions des concepts et notions tels qu’ils ont été notamment présentés dans la revue Mesure et évaluation en éducation . Ainsi sont discutés le rôle important de la définition des objectifs d’apprentissage, les élargissements du modèle initial de l’évaluation formative, les différents buts de l’évaluation sommative, l’enjeu majeur de l’évaluation de compétences. Malgré des avancées significatives réalisées dans le domaine, l’article montre que le besoin de recherches est encore plus pressant que jamais alors que l’évaluation scolaire doit s’inscrire dans un contexte de réforme, d’attentes et d’exigences de plus en plus nombreuses.
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 | 0.125 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.005 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".