L’évaluation en didactique de la traduction et l’intégration des outils technopédagogiques : étude qualitative et expérimentation
Bibliographic record
Abstract
La présente recherche, qui ressortit explicitement à la recherche-action, vise à étudier les pratiques d’évaluation en didactique de la traduction en vigueur actuellement au Canada, à définir – au regard de l’état de la recherche en sciences de l’éducation, notamment dans une perspective constructiviste – les facteurs clés de succès de l’évaluation en didactique de la traduction, et à étudier l’apport potentiel de l’intégration des technologies de l’information et de la communication au processus d’évaluation des travaux des apprenants. L’objectif général est de proposer une méthodologie d’évaluation qui constitue un véritable outil d’apprentissage tout en prenant en compte les conditions réelles d’exercice des professions d’enseignant et de traducteur. La première partie de ces travaux repose sur les informations recueillies auprès de 32 enseignants et de 357 étudiants en traduction quant à leurs pratiques en matière d’évaluation et leurs perceptions liées à ce processus. La seconde partie présente les enseignements tirés de l’analyse des résultats d’une expérimentation menée auprès de 88 étudiants, dans laquelle la vidéo a été utilisée pour la rétroaction de leurs travaux en lieu et place de la traditionnelle copie papier. Il ressort de la première partie que les modalités d’évaluation actuellement en vigueur n’ont pas évolué de manière significative par rapport à celles qui prévalaient au 20e siècle, qu’elles se pratiquent de façon presque monolithique, indépendamment de l’avancement des étudiants dans leur cursus, et que l’évaluation ne constitue pas un sujet d’échange et de discussion au sein de la communauté enseignante, mais plutôt un motif de stress. Par ailleurs, il apparaît que la perception positive qu’ont les étudiants de l’évaluation au début de leur formation tend à s’estomper au fil du temps pour faire place à une certaine désillusion chez les finissants. Les apprenants pointent du doigt la quantité insuffisante de rétroaction et sa fréquente illisibilité. Quant à la seconde partie de l’étude, elle a mis en évidence les apports mesurables de l’utilisation de la rétroaction vidéo tant sur le plan de la progression des apprenants que sur celui de leur satisfaction vis-à-vis du processus d’évaluation, notamment au regard des deux critiques énoncées précédemment.
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 | 0.075 | 0.076 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".