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Record W4385957643 · doi:10.1051/shsconf/202317501030

Les attitudes des enseignants des ISPITS du Maroc envers l’évaluation formative : cas des enseignants intervenants au sein de l’option santé et environnement

2023· article· fr· W4385957643 on OpenAlexaboutno aff
Saadia El Filali, Jalal Assermouh

Bibliographic record

VenueSHS Web of Conferences · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldDecision Sciences
TopicEvaluation and Performance Assessment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceValuation (finance)Formative assessmentHumanitiesSociologyArtBusinessPedagogy

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’évaluation formative des enseignements et apprentissages constitue une innovation pédagogique au niveau de nombreux systèmes éducatifs dans le monde à l’instar de la Suisse, la France et le Québec. Au Maroc, les instituts supérieurs des professions infirmières et techniques de santé (ISPITS) ont instauré l’évaluation formative (E/F) dans le cursus de formation des apprenants, dont l’option de santé et environnement (S/E) fait partie. Notre étude exploratoire auprès des enseignants de cette option au niveau des ISPITS vise à examiner l’état des lieux des pratiques relatives à ce type d’évaluation au niveau de ces instituts. Cette recherche a révélé que la majorité des enseignants n’utilisent pas des outils de l’évaluation formative, plus que la moitié jugent que cette évaluation augmente leur charge de travail, et presque la moitié déclarent que l’évaluation formative intéresse à la fois les enseignants et les apprenants, alors que la moitié des enseignants sont d’accord à ce que l’évaluation formative soit opérationnalisée systématiquement dans le processus de formation. Notre étude a révélé l’existence d’un écart entre ce qui est prescrit dans les descriptifs conçus et validés par les instances compétentes et la réalité des pratiques évaluatives ciblées par cette étude. Nous estimons que la diminution de cet écart va surement contribuer au développement des compétences spécifiques des apprenants en responsabilité environnementale et protection de l’environnement.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.616
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.402
GPT teacher head0.470
Teacher spread0.068 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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