Évaluation des stratégies curriculaires : le cas des classes passerelles d’accès aux écoles d’ingénieurs d’agronomie
Bibliographic record
Abstract
Le présent article rend compte de la conduite et des résultats d’une étude visant à évaluer un dispositif, original dans le système éducatif français, d’accès aux écoles d’ingénieurs (par une classe passerelle) pour des étudiants ayant effectué un parcours scolaire dans l’enseignement technique et professionnel agricole. L’étude a consisté à relever, dans le cadre d’une problématique « curriculaire », les caractéristiques des stratégies employées par ces étudiants dans l’utilisation de ce dispositif, depuis les motivations qui ont présidé à leur choix jusqu’aux modes d’insertion professionnelle repérables. À l’aide d’une construction méthodologique prévoyant des entretiens exploratoires, l’exploitation de questionnaires remplis par les étudiants visés, des entretiens avec les enseignants et les professionnels anciens étudiants, ont été produits des résultats sur les « effets » du dispositif (à travers des « profils » stratégiques d’utilisation) illustrant les apports d’une méthodologie d’évaluation du curriculum.
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 | 0.020 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".