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Record W7006568554

Un regard croisé d’enseignants et de parents francophones sur l’évaluation des apprentissages en temps de pandémie

2023· article· fr· W7006568554 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueR-libre (Université Téluq) · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicDevelopmental Biology and Gene Regulation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFrenchContext (archaeology)MultitudeVirility
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La pandémie de COVID-19 a entrainé une multitude de changements dans les écoles d’un bout à l’autre du Canada. C’est dans ce contexte que notre équipe a voulu brosser un portrait pancanadien de l’école virtuelle et en présentiel en temps de pandémie en interrogeant des enseignants et des parents d’élèves, notamment sur la question de l’évaluation des apprentissages. Au moyen d’un questionnaire en ligne, 305 enseignants francophones et 589 parents francophones d’élèves se sont prononcés au printemps et à l’été 2021 sur huit variables d’intérêt liées à l’évaluation : le stress par rapport à l’évaluation, la quantité d’évaluations, la portée de celles-ci, la qualité de l’évaluation, la sévérité de la correction, l’information transmise aux parents à la suite de l’évaluation, l’importance accordée aux résultats scolaires et le niveau de réussite des élèves. Nous verrons, lors de la présente communication, comment ces variables ont été influencées par la pandémie en fonction des perceptions des enseignants et des parents francophones ayant participé à notre enquête : ont-elles augmenté, ont-elles diminué ou sont-elles plutôt demeurées stables par rapport à l’avant-pandémie? Ces résultats seront discutés en fonction des écrits sur le sujet et des pistes de réflexion seront apportées pour soutenir les enseignants et les parents.

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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.752
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
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
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 head0.013
GPT teacher head0.230
Teacher spread0.217 · 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
Published2023
Admission routes1
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