Regard didactique sur l'explication des différences de performance des élèves marocains et québécois aux évaluations internationales
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une étude en didactique des sciences qui a eu pour objectif de mieux comprendre et expliquer les différences de performance réalisées par des jeunes marocains et québécois de 15 ans dans une évaluation internationale. Notre étude s'inscrit dans une perspective de diagnostic des conceptions en sciences (Tsai et Chou, 2002, Kraus et Minstrell, 2002 ; Thijs et Van Den Berg, 1995 ; Tsai et Chou, 2002). Le cadre théorique est inspiré des travaux de Balacheff (1995) sur la caractérisation des conceptions suivant la dynamique sujet/milieu. La démarche de recherche est basée sur une approche mixte à dominance qualitative. Nos résultats attestent l'existence d'une importante influence de conceptions d'origine culturelle dans l'orientation des réponses d'élêves aux items standardisés utilisés dans certaines grandes enquêtes internationales. Ces résultats offrent donc des pistes de réflexion sur la possibilité de relativiser les explications de différence de performance entre pays de contexte culturel différent ainsi que des pistes de solution pour les minimiser. Conséquemment, notre étude soulève un questionnement de nature didactique sur la modélisation des contenus et de format d'items dits standardisés. Quels peuvent être les invariants dans l'habillage d'un item standardisé en sciences au regard des conceptions contextuellement valides qui orientent les réponses des élêves?
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 | 0.016 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".