Dynamiques évaluatives en jeu dans une recherche collaborative avec des enseignants et des enseignantes du second degré en France
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche étudie les dynamiques évaluatives à l’oeuvre dans une recherche collaborative conduite avec deux équipes pluridisciplinaires d’enseignants et d’enseignantes de collège en France. Elle montre comment, dans une démarche réflexive et critique mais aussi prospective, la mise en relation de leurs expériences et d’un référentiel externe, l’évaluation-soutien d’apprentissage (ESA), est productrice à la fois de référentialisation et de processus de subjectivation-intersubjectivation, sources de développement professionnel individuel et social. L’élaboration collective d’un référent commun autour de la conception et de l’usage de grilles critériées par les élèves rend possible une opérationnalisation de l’ESA qui se réalise et se signifie de façon différente pour chaque enseignant et enseignante. L’expérimentation en classe de ce construit évaluatif et sa mise en discussion, qui confronte l’activité réalisée à l’activité projetée, ouvrent de nouvelles compréhensions et perspectives aboutissant à un élargissement de la référentialisation de l’ESA et à des renouvellements identitaires.
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 | 0.039 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".