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Record W3034381896 · doi:10.37870/joqie.v3i3.91

Regard didactique sur l'explication des différences de performance des élèves marocains et québécois aux évaluations internationales

2012· article· fr· W3034381896 on OpenAlexaffabout
Guy Norbert Loubaki, Patrice Potvin, Jesús Vázquez Abad

Bibliographic record

VenueThe Journal of Quality in Education · 2012
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicScience Education and Pedagogy
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.380
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.229
GPT teacher head0.488
Teacher spread0.259 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations2
Published2012
Admission routes2
Has abstractyes

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