Changement de culture de l’évaluation des compétences : conditions gagnantes d’une étude de cas de l’Université Laval.
Bibliographic record
Abstract
Le programme de medecine de l’Universite Laval permet de developper de sept competences. Poursuivre le developpement des competences des etudiants et pour s’assurer quetous atteignent le niveau attendu, le programme a elabore une faconinnovatrice. Cette facon permet a l’etudiant de s’autoevaluation, de mobiliserlui-meme ses ressources tout en etant accompagne d’un superviseur. L’elaboration de cours longitudinaux surl’ensemble de la formation a permis a la fois d’evaluer les competences desetudiants, mais egalement de leur fournir un portrait global du developpementde leurs competences. Ces cours obligatoires sont principalement centres sur lacompetence « erudition ». Ainsi, l’etudiant doit participeractivement a son apprentissage en autoevaluant ses competences.Un tableau de suiviest elabore a partir d’evaluations de certains cours du programme qui visent ledeveloppement des competences. Ce tableau, fourni une fois par annee, permet al’etudiant de decouvrir ses forces et les points qu’il doit ameliorer pouratteindre le niveau de competences attendu. L’etudiant, confronte a ce tableaude bord, doit chercher les ressources qui conviennent a son portrait etproposer des initiatives de remediation. Dans un coursintitule « Personnes âgees et soins de fin de vie », la professeureresponsable du cours alloue du temps d’enseignement a certains etudiants quidoivent ameliorer leurs competences de communication, d’expertise clinique etde collaboration. Le changement de culture de l’enseignement et de l’evaluationprend donc tout son sens. Ce n’est plus seulement le professeur qui enseigne etqui evalue, les autres etudiants de la classe effectuent aussi ces tâches. Cette communicationvise principalement a : Presenter l’etude de cas de la faculte de medecinede l’Universite LavalExpliquer en quoi ce changement de culture amelioreles competences des etudiants
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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 | 0.015 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".