L’entrevue cognitive : les apports et les limites dans la validation d’un questionnaire
Bibliographic record
Abstract
Les politiques d’imputabilité liées aux résultats des tests influencent les pratiques des intervenants scolaires du secondaire, soit les enseignants et les conseillers pédagogiques. Un questionnaire a été adapté afin de mesurer les facteurs sociocognitifs influençant leurs changements pédagogiques en Ontario et au Québec. Afin de l’adapter de façon transculturelle et de le valider, des entrevues cognitives ont été menées auprès de neuf participants par quatre intervieweurs. Une grille d’observation a été créée selon deux types de protocoles utilisés : le protocole à voix haute et les relances. Cette étude se base, d’une part, sur des données quantitatives telles que la durée des entrevues, le nombre et le type de relances et, d’autre part, sur des données qualitatives telles que la qualité et la variété des relances. Nos résultats soulignent ainsi qu’il existe une variation à l’intérieur de ces protocoles qui peuvent s’inscrire sur un continuum en catégorisant les intervieweurs selon trois rôles : passif, modéré et actif.
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 | 0.440 | 0.590 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.005 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.002 |
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".