Transition vers une notation succès/échec pour l’évaluation de stages en enseignement au Québec : regards croisés de divers acteurs impliqués
Bibliographic record
Abstract
À la suite de la révision des programmes de formation à l’enseignement, notre département a entrepris un changement d’évaluation des stages vers la notation succès / échec. Ce changement a engendré une révision des outils et modalités d’évaluation, s’appuyant sur un travail concerté entre les divers acteurs impliqués dans les stages, pour s’inscrire dans une logique de formation et de développement des compétences. Cet article rend compte de l’expérimentation des nouveaux outils et modalités d’évaluation par divers acteurs concernés par les stages, à partir des données d’un questionnaire électronique complété par une centaine de participants à l’automne 2018. Les résultats permettent de dégager les diverses perceptions des acteurs quant aux bénéfices et défis de ce type de notation, à la clarté et à la convivialité des outils d’évaluation, puis aux aspects positifs et défis rencontrés
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 | 0.033 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".