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Record W6888514306 · doi:10.20381/ruor-27980

Les pratiques évaluatives à l'égard de la compétence d'investigation scientifique et technologique en quatrième secondaire au Québec

2022· article· fr· W6888514306 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueuO Research (University of Ottawa) · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicScience Education and Pedagogy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Work environmentInformation science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au début des années 2000, alors que le système d'éducation québécois subissait de grands changements avec l'implantation des nouveaux programmes par compétences, les enseignants durent faire preuve d'une grande adaptabilité. Malgré les diverses oppositions, les modifications des pratiques d'enseignement et d'évaluation furent indispensables. Nous nous questionnions donc à savoir, depuis la mise en œuvre de la réforme, quelles sont les pratiques évaluatives déclarées des enseignants de science et technologie au regard de la compétence 1? Plus précisément, nous voulions savoir si l'évaluation de l'investigation scientifique dans le cadre des laboratoires en salle de classe s'aligne réellement avec la démarche évaluative. Pour ce faire, dans une optique descriptive, nous avons mis sur pied un questionnaire autorapporté auquel ont répondu 49 enseignants de science 4e secondaire provenant de 15 régions administratives différentes. Les résultats ont permis de démontrer que les enseignants de science de notre échantillon appliquent en général les recommandations ministérielles, mais que la charge du programme et le manque de temps sont des facteurs déterminants à l'adhésion au programme par compétences. Tout d'abord, il a été déterminé que très peu d’enseignants utilisent la planification à rebours et que très peu d'évaluations permettent aux élèves de faire des choix, de formuler des conjectures, de faire des essais, de partir de leurs propres questions ou de concevoir leur propre protocole. Heureusement, la collecte de données a révélé que les enseignants utilisent davantage l'évaluation formative. De plus, la majorité des enseignants utilisent l'interprétation critériée en comparant les élèves à leurs critères personnels ou aux critères du programme. Les enseignants communiquent alors régulièrement les résultats des évaluations, de même que de la rétroaction, aux élèves et à leurs parents. Malgré tout, il semblerait que le contexte pandémique n'ait influencé que très peu les pratiques évaluatives des enseignants. Finalement, des suggestions à cet effet sont proposées.

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 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)0.026
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.543
Threshold uncertainty score0.997

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0260.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.008
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.140
GPT teacher head0.425
Teacher spread0.285 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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