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Record W4389722209 · doi:10.7202/1108077ar

L’évolution de l’approche d’évaluation fondée sur le programme pour soutenir l’éducation inclusive

2023· article· fr· W4389722209 on OpenAlex
Maria del Carmen Grullon Carvajal, Nathalie Trépanier

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueEnfance en difficulté · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCollaborative Teaching and Inclusion
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceValuation (finance)PhilosophyEconomics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Exploitée plus théoriquement et influençant les documents légaux et ministériels dans le système d’éducation canadien, l’approche d’évaluation fondée sur le programme (EFP) consiste en une synthèse des modèles CBA ( curriculum-based assessment ), CBM ( curriculum-based measurement ) et CBE ( curriculum-based evaluation ). Popularisée aux États-Unis, notamment pour l’enseignement des mathématiques, cette approche s’est développée dans les années 1980 pour soutenir l’enseignement auprès des élèves en difficulté, pour ensuite être relancée dans les années 2000 et se retrouver dans le courant des interventions dites universelles (Christ et Becker, 2018). Plusieurs problèmes se posent pourtant dans sa mise en oeuvre par le personnel enseignant, car en plus d’être peu ou pas accessible en langue française, elle semble se limiter à une succession de mesures normatives des apprentissages maitrisés par les élèves. Pour comprendre la richesse latente de l’approche d’EFP en éducation inclusive, nous proposons d’en présenter les origines et d’expliquer comment ses principes et ses visées rejoignent ceux des injonctions de réussite de tous les élèves en contexte d’inclusion scolaire. Nous expliquons également comment les cadres d’intervention de l’approche d’EFP offrent une avenue pertinente d’évaluation continue favorisant un meilleur arrimage entre l’évaluation et la planification des interventions auprès de tous les élèves d’un groupe-classe.

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.

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)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.571
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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 head0.051
GPT teacher head0.365
Teacher spread0.314 · 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