Analyse exploratoire d’un instrument d’évaluation des compétences professionnelles à l’enseignement en contexte de stage au préscolaire et au primaire
Bibliographic record
Abstract
Le Référentiel de compétences professionnelles de la profession enseignante constitue le socle sur lequel s’appuie la professionnalisation des stagiaires dans les programmes d’enseignement. La mise à jour de ce référentiel (MEQ, 2020) a imposé un travail d’actualisation des instruments d’évaluation utilisés en contexte de stage, afin d’assurer leur cohérence avec les nouveaux axes de développement proposés par le Ministère. Dans le cadre de ce projet, nous présentons les résultats d’une consultation menée auprès de 42 enseignantes et enseignants associés et superviseur[e]s, visant à vérifier la clarté et la validité d’un instrument d’évaluation implanté lors d’un stage de première année dans le programme d’éducation préscolaire et d’enseignement primaire. Les résultats montrent qu’en général, l’instrument présente des énoncés clairs et permet d’évaluer de manière juste l’ensemble des compétences suggérées par la version actualisée du référentiel de compétences.
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 | 0.036 | 0.081 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".