Intégration de l'évaluation de l'émergence de l'écrit au jeu symbolique en milieu préscolaire
Bibliographic record
Abstract
Actuellement, l’utilisation de tests standardisés est répandue dans le milieu préscolaire au Canada et aux États Unis, notamment pour évaluer le développement des habiletés en lecture et en écriture. Cette pratique évaluative serait toutefois inappropriée au soutien des jeunes enfants dans leurs apprentissages. En s’appuyant sur l’approche vygotskienne, il apparaîtrait que l’intégration de l’évaluation au jeu symbolique serait plus appropriée. Dans la littérature recensée, peu d’études empiriques montrent des pratiques effectives de l’évaluation de l’émergence de l’écrit combinée au jeu symbolique dans les classes préscolaires. Cet article présente donc l’étude de cas que nous réaliserons afin de décrire ces pratiques évaluatives telles qu’elles sont présentement appliquées par des enseignants. Cette recherche pourrait avoir des retombées dans le milieu scolaire en offrant aux enseignants du préscolaire des modèles où l’évaluation de l’émergence de l’écrit a été intégrée au jeu symbolique.
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 | 0.025 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".