Croisements d’expertises sur une expérience d’évaluation par les pairs au deuxième cycle de l’enseignement supérieur
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre d’un balado, une conseillère pédagogique et une chercheuse en évaluation posent des questions à une formatrice sur son expérience de conception d’une situation d’évaluation par les pairs effectuée lors d’un cours de deuxième cycle en éducation se déroulant à distance en mode asynchrone. Cette réflexion constructive à trois voix et cette triangulation des praxéologies de formation ont permis l’analyse de la pratique évaluative et de ses retombées sur l’expérience étudiante et les apprentissages acquis. Les constats tirés de cet échange sont présentés de manière à mettre en lumière les bénéfices et les limites de l’évaluation par les pairs à l’aide du numérique afin de favoriser sa mise en place dans d’autres contextes en enseignement supérieur.
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 | 0.016 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".