Les conceptions des futurs enseignants du secondaire en matière d’évaluation : entre un accord de principe et une vision limitée de l’évaluation formative
Bibliographic record
Abstract
S’appuyant sur un questionnaire soumis à l’entrée en formation initiale, l’étude cherche à cerner la façon dont les futurs enseignants du secondaire perçoivent les liens entre évaluation et apprentissage. Elle s’intéresse aux différentes fonctions de l’évaluation, aux différentes formes d’évaluation formative que les futurs enseignants ont rencontrées dans leur parcours scolaire et à la façon dont ils peuvent imaginer des modalités d’évaluation variées. Alors que les résultats des questionnaires fermés montrent que les participants soutiennent une vision élargie de l’évaluation formative, les questions ouvertes témoignent quant à elles d’une vision étroite dans laquelle le versant régulation n’est pas suffisamment présent et où les élèves semblent peu impliqués. Les expériences vécues par les futurs enseignants au cours de leur scolarité semblent limitées et ils imaginent difficilement qu’il soit possible d’intégrer pleinement l’évaluation aux situations d’apprentissage.
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 | 0.077 | 0.098 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| 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".