L’échelle d’évaluation de la maturité scolaire : un outil de dépistage des élèves à risque à la maternelle
Bibliographic record
Abstract
Les recherches en petite enfance tendent à démontrer que la préparation des enfants à la maternelle est associée à la réussite scolaire. À leur entrée à l’école, la plupart des enfants manifestent des compétences cognitives et sociales appropriées, mais plusieurs éprouvent des difficultés en raison de facteurs personnels, familiaux et sociaux. Afin d’aider les intervenants à reconnaître les enfants jugés à risque d’échec, cet article présente l’Échelle d’évaluation de la maturité scolaire (EEMS). À partir d’une expérimentation menée auprès de 4336 enfants montréalais de maternelle, cet article analyse les qualités psychométriques de l’EEMS. L’évaluation de l’enseignant fournit des renseignements sur quatre composantes générales du fonctionnement de l’enfant : Santé et bien-être, Développement cognitif, Socialisation et Autorégulation. De manière complémentaire, 16 sous-composantes de la maturité scolaire sont examinées pour déterminer les forces et les faiblesses de l’enfant dans la réalisation des activités en classe. Des normes sont proposées afin de comparer les résultats de l’enfant, selon son groupe d’âge, son sexe et sa langue maternelle. La fidélité concurrente et prédictive de plusieurs mesures de l’EEMS est comparable à celle d’instruments d’évaluation exploités par les professionnels de la consultation en milieu scolaire. En conclusion, les différences individuelles relevées par l’EEMS sont examinées en regard des résultats des recherches sur la réussite scolaire. Enfin, diverses modalités d’utilisation de cet instrument sont proposées afin de faciliter la démarche d’évaluation des élèves à risque.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".