L’évaluation continue pour apprendre : enjeux de la pluralité des feedbacks entre pairs dans un cours universitaire
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte d’une évaluation continue pour apprendre, expérimentée dans un cours universitaire en Suisse romande, l’article étudie la perception des étudiants quand ils reçoivent une pluralité de feedbacks des pairs à propos d’un travail réalisé en petits groupes collaboratifs. Comment les étudiants, qui sont à la fois évalués et évaluateurs, perçoivent-ils ces feedbacks multiples, notamment quand ils sont amenés à les comparer dans la perspective de réguler leur propre travail universitaire et leurs compétences évaluatives ? L’article analyse finement les processus et les ressentis en jeu quand les étudiants constatent des similarités et des différences entre les feedbacks reçus et produits. Au regard des résultats obtenus, une réflexion conceptuelle est proposée autour des notions de feedback, de feedback interne, de feedback global et de métafeedback, qui contribuent aux processus de régulation et d’apprentissage générés.
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 | 0.041 | 0.123 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".