Enjeux de la pratique évaluative différenciée au troisième cycle du primaire : la perception d'enseignants pratiquant le coenseignement et le décloisonnement
Bibliographic record
Abstract
S’inscrivant dans une tendance internationale, le gouvernement québécois, à la suite de l'augmentation du nombre d’élèves en difficulté d’apprentissage, encourage l’adoption de dispositifs de différenciation pédagogique afin de mener les élèves vers la réussite éducative. Dans ce contexte, le système scolaire québécois se tourne actuellement vers l’éducation inclusive dans laquelle l’école s’engage dans un processus permanent et évolutif d’inclusion. Cette recherche qualitative et exploratoire a été menée auprès de quatre enseignants du troisième cycle du primaire d’une école francophone publique et régulière du Québec dans l'objectif d'analyser leur perception des enjeux de la mise en œuvre de la pratique évaluative différenciée. Les résultats nous permettent de proposer certaines pistes d'opérationnalisation des fonctions recommandées de l'évaluation, soit l'aide à l'apprentissage et la reconnaissance des acquis dans la logique de la différenciation et de l'inclusion en classe ordinaire. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : évaluation des apprentissages, différenciation pédagogique, décloisonnement, approche inclusive
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 | 0.017 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
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".