L'articulation de l’évaluation dans une recherche collaborative sur l’évaluation des compétences en formation à distance (FAD) en enseignement supérieur
Bibliographic record
Abstract
Cet article décrit les articulations de l’évaluation dans une recherche collaborative (RC) conduite par des chercheur·ses d’une université québécoise, en partenariat avec des acteur∙rices d’un établissement en formation à distance (FAD) en enseignement supérieur au collégial. La régulation est identifiée dans la littérature scientifique comme une composante essentielle de la RC. Cependant, peu d’écrits en font l’illustration sur des bases empiriques. De plus, si on note un engouement des chercheur·ses pour la RC dans le domaine de l’évaluation à l’éducation, les écrits portent peu sur les rapports entre la RC et l’évaluation. A travers un récit, cet article propose une description de la transversalité de la régulation dans une RC. Il esquisse également, les postures évaluatives des acteur∙rices dans la RC. Les résultats du récit montrent que le processus de RC est fondé sur des trajets entretissés : trajet de formation et trajet de recherche. Les activités et les phases de recherche restituées témoignent d’une exigence permanente de régulation chez les partenaires. La confrontation et l’ajustement de leurs points de vue en sont des illustrations. La régulation ainsi manifestée est nécessaire pour la quête de sens, pour la mutualisation des actions et pour l’organisation des rôles et des postures des acteur∙rices. Les régulations observées révèlent, d’une part, le trait d’union entre la RC et l’évaluation et permettent, d’autre part, de considérer l’évaluation comme une composante essentielle de la RC.
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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 | 0.009 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 teacher head, 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".