Beyond “Trying to Find a Number”: Proposing a Relational Ontology for Reconceptualizing Assessment in K−12 Language and Literacy Classrooms
Bibliographic record
Abstract
Au cours d’un partenariat collaboratif de trois ans avec des chercheurs universitaires, des spécialistes gouvernementaux du curriculum, des équipes et des éducateurs de divisions scolaires, cette recherche post-qualitative fait appel à une méthodologie diffractive pour étudier le changement pédagogique en relation avec le renouvellement du curriculum provincial en enseignement de l’anglais. L’évaluation émane des données associées aux groupes de discussion, aux sondages en ligne et aux entrevues, comme un espace éthique de tension et de préoccupation ontologiques, épistémologiques et pédagogiques. En nous appuyant sur des travaux scientifiques en linguistique appliquée et en littératies numériques ainsi que sur des travaux théoriques ancrés dans le néo-matérialisme et les philosophies autochtones en éducation, un cadre conceptuel est proposé pour placer l’évaluation dans une ontologie relationnelle. En comprenant le langage et les pratiques de littératie comme produite par et dans des environnements dynamiques sociaux-matériels-sémiotiques, cet article explore comment ce positionnement de l’évaluation ouvre le dialogue pour créer des relations plus éthiques et adaptées en évaluation, enseignement et apprentissage.
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 | 0.028 | 0.049 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.048 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.034 |
| Open science | 0.004 | 0.014 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".