Trajectoires de directions d’établissement scolaire dans le cadre d’une démarche d’accompagnement au soutien d’enseignants dans leurs pratiques évaluatives
Bibliographic record
Abstract
Les changements dans le domaine de l’évaluation des apprentissages ont influencé le contexte professionnel des directions d’établissement scolaire, qui sont responsables de soutenir le personnel enseignant dans leurs pratiques évaluatives. Cet article présente deux trajectoires issues d’une recherche-action visant le développement des compétences en accompagnement des directions concernant l’évaluation des apprentissages. Des communautés d’apprentissage composées de gestionnaires œuvrant dans des écoles primaires et secondaires ont été formées et des rencontres, de groupe et individuelles, se sont déroulées sur une période de deux ans. La collecte de données, réalisées à partir des journaux de bord et des comptes rendus de rencontres, a permis de tracer les trajectoires individuelles des participants, lesquelles reflètent les ajustements de pratique effectués par les directions d’établissement scolaire quant à l’accompagnement qu’elles offrent au personnel enseignant au regard de l’évaluation des apprentissages.
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 | 0.016 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".