L’intégration des technologies numériques à l’évaluation des apprentissages à distance en enseignement supérieur : quelles transformations des pratiques évaluatives?
Bibliographic record
Abstract
Au Québec, des établissements d’enseignement supérieur au collégial, dont les programmes visent le développement de compétences, se tournent vers la formation à distance (FAD) et l’intégration des technologies numériques (TN) pour accroitre l’accessibilité aux études. Sur la base des constats que les pratiques d’évaluation intégrant les TN sont peu documentées, le projet de recherche mené en amont à la pandémie vise l’identification de pratiques d’évaluation des apprentissages à distance mises en œuvre par des enseignants dans le cadre d’un cours d’un programme. La recherche qualitative/interprétative réalisée a permis d’apporter un éclairage au sujet des pratiques évaluatives intégrant les TN. Les résultats révèlent l’émergence de pratiques évaluatives qui intègrent les TN afin de répliquer, d’amplifier et de transformer l’évaluation des compétences.
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 | 0.010 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".