ÉLABORATION ET ÉVALUATION DES RAPPORTS DIAGNOSTIQUES DES DONNÉES DU PIRLS 2011: PERCEPTIONS DES ENSEIGNANTS AU PRIMAIRE, DES CONSEILLERS PÉDAGOGIQUES ET DES ORTHOPÉDAGOGUES
Bibliographic record
Abstract
La demande croissante pour des évaluations à grande échelle s’accompagne d’une forte pression pour rendre ces évaluations plus informatives sur l’apprentissage des élèves. Or, ces évaluations fournissent les résultats des élèves sous forme de scores globaux et de sous-scores, ce qui renseigne peu sur leurs forces et faiblesses. Par ailleurs, les recherches en approche diagnostique cognitive suggèrent qu’il est possible de décomposer la lecture en connaissances et habiletés possibles à diagnostiquer grâce à des modélisations psychométriques. Des épreuves à grande échelle ont donc le potentiel de fournir aux enseignants des rapports diagnostiques contenant des rétroactions détaillées sur les forces et les faiblesses des élèves. Cet article décrit l'élaboration de rapports diagnostiques à partir des données du PIRLS 2011 avec un panel d'experts et rapporte les résultats de l’évaluation de ces rapports auprès d’enseignants au primaire, de conseillers pédagogiques et d’orthopédagogues.
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 | 0.015 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; 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".