Découvrir le potentiel en lecture des élèves avec Déficience intellectuelle légère (DIL) à l’aide d’une méthode d’évaluation dynamique et innovante
Bibliographic record
Abstract
Cet article fait valoir la pertinence des Tests dynamiques (TD) pour mieux évaluer le potentiel en lecture d’élèves ayant une Déficience intellectuelle légère (DIL). Il découle d’un travail de recherche qui procède par étude de cas contrastés (une élève en fin de primaire et un élève en début de secondaire), et qui emprunte une méthodologie mixte impliquant des données issues de tests statiques (WIAT-II ; Wechsler, 2005, et ELFE ; Lequette, 2008), d’un test dynamique (adaptation du WIAT-II) et d’entretiens (enseignants et élèves). Les résultats révèlent que le potentiel en compréhension de lecture de ces élèves est sous-estimé lorsque évalué uniquement avec un test statique. Toutefois, en étayant en cours de passation, il est possible de mieux situer leurs connaissances en lecture, spécifiquement en compréhension, et de contourner les difficultés liées à leurs caractéristiques cognitives et affectives.
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 | 0.064 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".