Évaluer l’écriture à l’ordinateur dans les épreuves uniformes : promesses et défis
Bibliographic record
Abstract
ombien de scripteurs rédigent encore un texte de quelques paragraphes à la main ?Peu parmi les plus âgés et encore moins parmi les plus jeunes.L'ordinateur est devenu un outil incontournable, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de la salle de classe.Selon Statistiques Canada, il y avait en 2009 un ordinateur pour 1,4 élève canadien de 15 ans.Une enquête menée en 2010-2011 au Québec auprès de la Commission scolaire Eastern Townships révèle que 92 % des élèves ont accès à un ordinateur à la maison 1 .De surcroît, l'outil semble non seulement favoriser la motivation dans l'apprentissage de l'écriture, mais aussi la production de meilleurs textes.Paradoxalement, l'ordinateur est cependant encore occulté lorsqu'il s'agit d'évaluer la compétence à écrire, comme si les habiletés développées pour écrire à l'ordinateur ne faisaient pas partie de cette compétence.C'est le cas des épreuves ministé-
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 | 0.081 | 0.176 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".