Évaluation-régulation interactive : étude des structures de participation guidée entre enseignant et élèves dans le problème mathématique « Enclos de la chèvre »
Bibliographic record
Abstract
À partir d’un cadre qui définit l’évaluation-soutien d’apprentissage et l’évaluation formative élargie, cet article étudie une forme particulière d’évaluation formative qui a pour intérêt de s’intégrer aux activités d’apprentissage des élèves. Conceptualisée comme une évaluation-régulation interactive en tant que participation guidée qui a une fonction d’étayage et de médiation à l’autorégulation de l’élève, elle n’est cependant pas à confondre avec toute évaluation interactive. Cet article présente une recherche collaborative menée avec neuf enseignants de l’école primaire genevoise qui s’interrogent sur leur façon d’intervenir dans des situations complexes à des fins de soutien d’apprentissage. Les résultats sont présentés sous forme de quatre structures de participation guidée qui caractérisent les processus dialogiques des évaluations-régulations interactives étudiées. Afin d’illustrer la façon dont les enjeux d’apprentissage sont traités dans ces évaluations, les résultats se centrent sur un problème en particulier, « Enclos de la chèvre », issu des moyens d’enseignement romands des mathématiques.
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 | 0.017 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".