Le processus de construction du jugement évaluatif par les superviseurs de stage en enseignement
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte de la formation initiale des enseignants en Belgique francophone, cet article s’intéresse aux stages, plus précisément à la construction du jugement évaluatif des superviseurs durant la coévaluation. Il a pour objectif d’analyser les jugements évaluatifs produits par les superviseurs afin d’identifier si ceux-ci respectent les caractéristiques du jugement professionnel en évaluation, plus particulièrement la singularité de la situation. Cette contribution vise alors à répondre aux deux questions suivantes : Le jugement évaluatif du superviseur respecte-t-il les caractéristiques du jugement professionnel en évaluation ? Dans quelle mesure la singularité de la situation influence-t-elle ce jugement évaluatif ? Pour ce faire, nous avons réalisé des entretiens individuels de huit superviseurs issus d’un même institut de formation. L’analyse du contenu appliquée aux données récoltées a permis de mettre en évidence les caractéristiques du jugement professionnel mis en oeuvre, mais aussi la manière dont les aspects singuliers relatifs au contexte de stage sont pris en compte dans la construction du jugement évaluatif.
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 | 0.062 | 0.003 |
| 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 | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".