Objectifs évalués et contextes de développement de compétences ciblés au sein des bulletins d’élèves ayant une déficience intellectuelle profonde
Bibliographic record
Abstract
L’évaluation du développement de compétences de la personne ayant une déficience intellectuelle profonde (DIP) comporte plusieurs défis (Tremblay, 2001). Il existe peu de matériel évaluatif adapté à ces élèves (Wicht et Bielmann, 2012). La tâche de cibler des objectifs individualisés dans leur bulletin incombe aux enseignants. La littérature scientifique montre que les enseignants privilégient souvent l’enseignement de compétences fonctionnelles (Agran et al., 2012). L’objectif du présent article est de décrire les objectifs d’apprentissage documentés dans les bulletins d’élèves québécois ayant une DIP et de décrire les contextes de développement de ces compétences. La discussion permet d’amorcer une réflexion sur l’évaluation et l’enseignement.
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 | 0.006 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 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".