SYNTHÈSE DES ÉCRITS SCIENTIFIQUES PORTANT SUR LES PRATIQUES D’ÉVALUATION DES APPRENTISSAGES ACTUELLES AUPRÈS D’ÉLÈVES DU SECONDAIRE AYANT UN TROUBLE DU SPECTRE DE L’AUTISME
Bibliographic record
Abstract
De nombreux systèmes scolaires ont comme visée la réussite de tous les élèves, incluant ceux qui éprouvent des difficultés. Parmi ces derniers se retrouvent les jeunes ayant reçu un diagnostic de trouble du spectre de l’autisme (TSA). Plusieurs chercheurs se sont intéressés aux modalités permettant leur inclusion en classe ordinaire, tandis que d’autres ont tenté de développer des interventions permettant le contrôle de leurs comportements autistiques en milieu scolaire. Or, peu d’études semblent avoir abordé les pratiques mises en œuvre par les enseignants afin d’évaluer leurs apprentissages scolaires. Cette recension des écrits fait état des pratiques évaluatives actuelles permettant d’évaluer les apprentissages scolaires des élèves du secondaire ayant un TSA. À la lumière des textes analysés, trois thèmes principaux ont émergé soit: l’utilisation des plans d’intervention, l’utilisation d’outils standardisés et l’intérêt d’adapter les pratiques évaluatives. Les résultats nous ont permis de confirmer le manque de connaissances empiriques concernant les pratiques évaluatives mises en place auprès de ce type d’apprenant.
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 | 0.047 | 0.152 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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; 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".