Mesurer la pensée critique de futurs enseignants : éléments de validation d’échelles dans trois nations francophones
Bibliographic record
Abstract
Résumé Introduction Malgré la présence de la pensée critique (PC) dans les discours et les référentiels de compétence, elle reste un concept difficilement identifiable. Les assises théoriques sont solides, mais le phénomène est difficilement quantifiable. Objectif L’objectif de cet article est de contribuer au développement d’instruments francophones de mesure de la PC, en mettant à l’essai les traductions d’un test sur les habiletés (le Halpern Critical Tool Assessment, HCTA) et d’une échelle sur les dispositions (le Critical Thinking Toolkit, CriTT) en PC, auprès de trois communautés francophones situées en Europe et en Amérique. Méthodologie L’étude de validité des scores des instruments s’est faite en deux temps, sur la base d’une collecte préalable ( n = 102) et d’analyses en composantes principales, puis lors d’une collecte principale en Wallonie, en France et au Québec ( n = 245) avec des analyses factorielles confirmatoires. Résultats Les échelles proposées ont des qualités métriques positives, notamment en termes de consistance interne (respectivement ω t = 0,78, α = 0,66 et ω t = 0,92, α = 0,92). Conclusion Les indices recueillis permettent d’appréhender ces deux instruments comme des alternatives solides aux outils existants. Cet article se conclut en discutant de leurs limites.
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 | 0.049 | 0.064 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".