Politique d'évaluation externe et recomposition des professionnalités dans l'enseignement primaire : un cas de responsabilisation (accountability) douce
Bibliographic record
Abstract
En Belgique francophone, une politique d’évaluation externe des acquis des élèves se développe depuis une quinzaine d’années, reposant sur une logique particulière de responsabilisation, “douce” ou “réflexive” (Mons & Dupriez 2011) qui vise, à partir des résultats produits par les évaluations, à responsabiliser les acteurs scolaires et les inciter à une pratique réflexive censée être source d’amélioration de leurs pratiques. Cet article, à partir d’une enquête qualitative par entretiens, interroge les effets de cette politique sur la professionnalité des enseignants et des directeurs d’école de l’enseignement primaire. Ces effets sont assez importants, en particulier sur les conceptions de soi comme professionnels et sur les relations au travail, de manière variable cependant selon les situations et les personnes. La mise en œuvre des évaluations externes s’accompagne d’une adhésion relative des enseignants et directeurs d’école à la logique d’une responsabilisation (individuelle et collective) associée à une démarche réflexive, qui modifie leur rapport à l’autonomie professionnelle et à autrui. Elle va de pair avec le développement d’un sentiment ambivalent d’autonomie recadrée et d’une vision plus collective du travail éducatif qui tend à recomposer les relations entre pairs et entre enseignants et directeurs.
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 | 0.028 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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 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".