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Record W6986536517

Pratiques d’évaluation des apprentissages d’enseignants au postsecondaire : premiers résultats d’une étude québéco-belge

2019· article· fr· W6986536517 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen Repository and Bibliography (University of Liège) · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicWeb and Library Services
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCandidacyPortraitPascal (unit)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Partout dans le monde, les enseignants universitaires sont appelés à revoir leurs pratiques évaluatives. Cette transformation complique leur travail et nourrit une diversité de langages et d’outillages se réclamant d’idéologies fort variées (Figari et Remaud, 2014). Ces enseignants, peu formés en enseignement et en évaluation, ont du mal à s'y retrouver et adoptent des pratiques personnelles, leur permettant de composer avec les contraintes, qui souffrent aussi d’un manque de cohérence (Rey & Feyfant, 2014). Par exemple, Blais et al. (1997) mettent en relief le décalage entre les objectifs déclarés des enseignants et leurs pratiques d’évaluation. Cependant, hormis une poignée de travaux, notamment ceux qui observent que l'évaluation se réalise le plus souvent avec des examens à choix multiples, nous savons au fond peu de choses sur la manière dont les enseignants au postsecondaire évaluent les apprentissages (Detroz et Romainville, 2015 ; Garcia, 2009; Pereira, 2011; Pereira & Flores, 2012). Qu’en est-il en contexte québécois ? Quel portrait pouvons-nous dresser concernant les pratiques d'évaluation des apprentissages d'enseignants au postsecondaire ? L’équipe de l’Observatoire interuniversitaire sur les pratiques innovantes d’évaluation des apprentissages (OPIEVA), en collaboration avec Pascal Detroz, entend s’intéresser à ce sujet en réalisant une étude sur les pratiques évaluatives d’enseignants au postsecondaire. Afin d’en dresser un portrait, nous visons deux objectifs de recherche : 1) identifier les pratiques d’évaluation d'enseignants au postecondaire ; 2) dégager et organiser ces pratiques en fonction de leurs conceptions et de leurs actions pédagogiques. Pour atteindre le premier objectif, nous utilisons une version adaptée du questionnaire en ligne de Detroz et Romainville (2015), intitulé Enquête sur les pratiques d'évaluation dans l'enseignement supérieur. La version adaptée comporte une trentaine d'items choisis pour refléter une démarche cohérente d’évaluation. Les enseignants de deux universités québécoises sont invités à répondre au questionnaire en ligne. La communication sera l’occasion de présenter les premiers résultats de cette étude.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.048
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.010
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.009
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.023
GPT teacher head0.225
Teacher spread0.202 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
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
Published2019
Admission routes1
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