Une comparaison de l’étendue intra- et interindividuelle du niveau de sévérité d’examinateurs en français langue étrangère
Bibliographic record
Abstract
De nombreuses recherches ont tenté de quantifier les écarts entre les niveaux de sévérité de différents examinateurs travaillant pour les mêmes évaluations. Leurs résultats montrent que les écarts interindividuels de niveaux de sévérité sont souvent importants, peu importe le contexte évaluatif. Toutefois, peu de recherches ont modélisé l’évolution temporelle intra-individuelle du niveau de sévérité et encore moins ont comparé, sur une période donnée, le rapport entre les étendues intra-individuelles et interindividuelles des niveaux de sévérité. Cette étude vise à combler ce manque en comparant les rapports entre les écarts intra- et interindividuels de six examinateurs ayant travaillé de septembre 2011 à avril 2014 pour l’épreuve d’expression orale du Test d’évaluation du français adapté au Québec (TEFAQ). Ces six examinateurs ont évalué la performance de 4083 candidats au test et leur niveau de sévérité a été estimé à l’aide du modèle de Rasch à multifacettes. Cinq dyades d’examinateurs ont été suivies durant cinq périodes distinctes, totalisant de 11 à 38 temps de mesure. Le niveau de sévérité a été estimé d’une à quatre fois par mois, ce qui a permis de calculer, pour chaque période, une étendue intra-individuelle du niveau de sévérité ainsi qu’une étendue interindividuelle. Ces étendues ont ensuite été mises en rapport, pour obtenir un ratio permettant de voir si le niveau de sévérité fluctue autant d’un examinateur à lui-même et d’un examinateur à l’autre. Les résultats montrent que, globalement, les écarts intra-individuels sont aussi élevés que les écarts interindividuels (rapport médian de 0,97), et ce, malgré le faible nombre d’examinateurs impliqués dans les modélisations. Finalement, les considérations pratiques, les limites méthodologiques et conceptuelles de l’étude sont discutées.
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 | 0.011 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".