Les attentes et les comportements non verbaux de l’enseignant en situation d’évaluation formative : une étude biculturelle
Bibliographic record
Abstract
Peut-on établir une relation significative entre les attentes des enseignants et la manifestation de comportements non verbaux de nature affective et émotionnelle ? Cette relation serait-elle plus forte si l’élève présente une performance objective de réussite ? Ces comportements diffèrent-ils selon le contexte culturel ? Cette étude est ciblée sur la manifestation non verbale de l’affectivité de l’enseignant envers les élèves dans une situation d’attente de performances différenciées et dans différents contextes culturels (Belgique et Brésil). Les enseignants belges exercent dans une ville gravitant autour d’un centre universitaire important (Louvain-la-Neuve). Les enseignants brésiliens proviennent de la petite ville de Brasilia située en pleine Amazonie, et ont peu de ressources pour accéder à la culture formelle. Un même dispositif a été appliqué tant à Brasilia qu’à Louvain-la-Neuve. Il obéit à deux critères essentiels : il se déroule dans une situation d’enseignement la plus naturelle possible, en l’occurrence une situation d’évaluation formative, mais les enseignants ignorent que les comportements non verbaux constituent l’objet de l’étude. Les variables attentes et performances objectives sont manipulées de telle sorte que l’enseignant ne puisse deviner les hypothèses testées par les chercheurs. Dans les résultats obtenus, un des plus importants réside dans l’influence de la culture sur les comportements non verbaux : les enseignants brésiliens manifestent des comportements caractérisés par la simultanéité, alors que les enseignants belges présentent des comportements caractérisés par la juxtaposition.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".