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Record W7020560320

Le contenu autoévaluatif dans le matériel didactique en enseignement de l'anglais langue seconde en 6e année primaire et 1re année secondaire

2011· other· fr· W7020560320 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2011
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Perspective (graphical)Subject (documents)Point (geometry)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avec la réforme de son système scolaire débutée en 2000 et dont les assises reposent sur l'héritage pédagogique du cognitivisme, le Québec a introduit une Politique d'évaluation des apprentissages dans une perspective de réussite pour tous. Cette politique, qui concerne la formation générale des jeunes, souligne l'importance de l'évaluation au service de l'apprentissage afin de garantir une réussite pour le plus grand nombre d'élèves. Dans cette perspective de formation, axée sur l'apprentissage, on attribue à l'élève un rôle actif dans son apprentissage, ce qui nécessite qu'il participe à son évaluation, d'où l'importance qui doit être accordée à la capacité de celui-ci à s'autoévaluer. L'autoévaluation (AÉ) comme forme d'évaluation formative est de plus en plus populaire dans les classes de langues secondes et cela se manifeste dans le matériel didactique édité au Québec pendant la dernière décennie. Comme enseignantes d'anglais langue seconde (ALS), nous nous sommes intéressées aux pratiques autoévaluatives dans le matériel didactique en enseignement de l'ALS. Nous avons voulu savoir à quel point les activités d'AÉ dans les ensembles pédagogiques en 6e année primaire et 1re année secondaire sont adaptées à l'âge et aux intérêts des jeunes élèves du primaire et du secondaire. Nous avons également voulu savoir si les activités d'AÉ dans ce matériel didactique correspondent à la vision ministérielle québécoise en ce qui a trait à l'approche par compétences. La présente étude a deux objectifs majeurs. D'abord, elle vise la création et la validation d'une grille d'évaluation qui va nous permettre d'évaluer la composante autoévaluation dans les ensembles didactiques en enseignement de l'ALS. Ensuite, elle vise l'utilisation de cette grille pour analyser les pratiques autoévaluatives des ensembles didactiques, et ce, en prenant en compte huit critères de la forme et du contenu préalablement établis lors de la création de la grille. Parmi ces critères, il y a la langue, le type de techniques, les compétences autoévaluées et les phases du processus d'AÉ. Au niveau de la forme, il y a une grande utilisation des grilles comme technique d'AÉ, la langue est généralement adaptée à l'âge des élèves et la plupart des activités d'AÉ ne sont pas intégrées aux activités d'apprentissage. Au niveau du contenu, la plupart des activités observées sont de type autoévaluation basée sur une tâche, et non de type global. De plus, les exercices d'AÉ observés sont en conformité avec les assises du programme d'ALS et le Programme de formation de l'école québécoise en ce qui a trait aux compétences disciplinaires et transversales. Enfin, la plupart des pratiques autoévaluatives observées incitent les élèves à faire des jugements sur les différents aspects de l'apprentissage et à planifier pour leurs apprentissages futurs. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : évaluation formative, autoévaluation, anglais langue seconde, analyse de contenu, grille d'évaluation, matériel didactique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.554
Threshold uncertainty score0.897

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0100.006
Scholarly communication0.0100.003
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.007
GPT teacher head0.182
Teacher spread0.175 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2011
Admission routes1
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