L’évaluation sous surveillance par caméra
Bibliographic record
Abstract
Le confinement lié à la pandémie de Covid-19 a forcé les universités à tenir des examens à distance sans nécessairement disposer d’outils de télésurveillance appropriés. La présente étude se penche sur le cas de l’université du Québec à Trois-Rivières, qui a préconisé les examens sous surveillance caméra par le biais de l’application Zoom. L’objectif de cette recherche est de documenter les conditions dans lesquelles les étudiants ont réalisé ces examens, ainsi que leurs perceptions concernant certaines dimensions de l’évaluation en ligne. Les résultats du sondage effectué auprès de 396 étudiants indiquent qu’ils n’étaient pas bien préparés à passer ce type d’examen, et que plusieurs d’entre eux n’avaient pas accès à des conditions favorables, à du matériel informatique ou à une connexion Internet appropriés. Les étudiants sont d’avis que l’utilisation de la webcam et la contrainte de temps limité ont contribué à augmenter leur stress durant l’examen. La moitié des répondants n’étaient pas à l’aise d’être filmés, et ils considèrent que cela était une atteinte à leur vie privée. Bien que la limitation de la tricherie soit un enjeu important pour les étudiants, ils sont d’avis que l’examen en ligne sous surveillance caméra ne permet pas de la prévenir.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".