Évaluation externe et formativede programme, étapes de la méthode
Bibliographic record
Abstract
Contexte : L’évaluation de programme s’impose comme une composante essentielle des programmes de formation. Elle peut mesurer les impacts des réformes. But : L’article décrit une évaluation de programme, de type externe aux milieux, qui favorise par sa démarche formative l’amélioration des cursus. Matériel : Six expériences d’évaluation fournissent la matière d’analyse et proposent des exemples concrets. Résultats : Les dix étapes de cette méthode sont élaborées et étayées de situations pratiques recueillies à partir des cas à l’étude. Les étapes sont variées, par exemple : 1- se familiariser avec le contexte socio-politico-éducatif du milieu sous observation ; 2- exiger un mandat précis, l’officialiser, le faire connaître ; 4- choisir un cadre de référence spécifique ; 5- identifier les biais d’interprétation ; 7- soutenir des activités de liaison-communication ; 10- présenter officiellement le rapport. Discussion : Une série de six difficultés et défis précisent les limites de cette méthode. Conclusion : Les messagesclés pointent vers l’utilité sociale de cette évaluation.
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 | 0.170 | 0.248 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.003 |
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".