Évaluer les apprentissages des étudiants à distance : explorations des \npratiques dans une université unimodale à distance
Bibliographic record
Abstract
Pendant l’année 2020, la pandémie de la COVID-19 a propulsé la formation à distance à l’avant-scène comme une solution « temporaire » ou « alternative » à la formation en présentiel, traditionnellement prédominante. Dans ce processus de mise à distance sans trop de préparation, our plusieurs enseignants, l’évaluation des apprentissages à distance s’est avéré un défi important. Pourtant, avant cette pandémie la formation à distance était en pleine essor, notamment au Québec et au Canada. Dans ce contexte, il nous est apparu intéressant d’explorer comment se déroule les évaluations dans les établissements qui œuvre en formation à distance depuis plusieurs années. Ainsi, dans le cadre de cette étude exploratoire, nous avons analyser les pratiques évaluatives (n = 458) au sein de 71 cours au sein d’un département d’une université unimodale à distance.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.000 |
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.
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 teacher head, 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".