Développement d’un dispositif d’évaluation diagnostique pour cibler les erreurs d’accord du verbe et des participes passés à la fin du 1er cycle du secondaire
Bibliographic record
Abstract
La maitrise de l’écrit est importante et nous savons que celle-ci est loin d’être assurée par l’ensemble des scripteurs du français, au Québec comme ailleurs. À titre d’exemple, les performances des élèves du secondaire québécois en écriture (Ministère de l’Éducation et de l'Enseignement supérieur, 2019), et plus particulièrement en orthographe grammaticale, se conforment peu aux attentes sociales. Pour soutenir l’apprentissage des élèves dans ce domaine, dans une perspective de différenciation pédagogique, l’établissement d’un diagnostic initial permettant de cibler les forces et les faiblesses des apprenants s’avère une étape primordiale. Pour ce faire, les enseignants doivent disposer d’outils d’évaluation diagnostique adéquats qui permettent de brosser le portrait des difficultés rencontrées par leurs élèves. La présente recherche doctorale vise à répondre à ce besoin en développant un dispositif d’évaluation diagnostique qui cible, par l’analyse des erreurs commises et selon une approche cognitive, les difficultés rencontrées par les élèves de la fin du 1er cycle du secondaire avec l’accord du verbe et des participes passés. Les objectifs spécifiques de cette recherche consistent en la conception, la réalisation, la mise à l’essai et la finalisation de ce dispositif en suivant le cadre méthodologique général de Harvey et Loiselle (2009). La validation du dispositif et de la démarche employée pour l’élaborer se réalise de diverses façons : par l’emploi d’une approche « fondée sur des preuves » (Mislevy, Steinberg, et Almond, 2003) pour la conception du dispositif, par le recours à des experts de contenu pour valider les bases conceptuelles du dispositif, par un questionnaire aux enseignants (n= 4) et deux entrevues semi-dirigées menées avec eux à la suite des mises à l’essai empiriques (auprès de 360 élèves de 2e secondaire) pour vérifier la convivialité du dispositif et son adéquation aux besoins dégagés et, finalement, par l’analyse psychométrique des items des deux tests composant le dispositif créé. Des critères de scientificité sont aussi établis et respectés pour s’assurer que la recherche-développement réalisée comporte les caractéristiques attendues d’un tel type de recherche. L’objet résultant de cette recherche-développement, le dispositif nommé DIAgramm, est un outil d’évaluation diagnostique informatisé et accessible en ligne, composé de deux tests visant des niveaux de diagnostic différents (niveaux constat et recherche des causes, voir B. Rey, 2016) et générant des rapports de résultats complets et précis pour les enseignants. Le niveau constat de DIAgramm vise à cerner les configurations syntaxiques qui posent problème aux élèves alors que le niveau recherche des causes vise à identifier la cause des erreurs commises. Les résultats de cette recherche-développement nous laissent penser que DIAgramm répond tout à fait aux besoins éprouvés par les enseignants, tant en ce qui concerne la qualité des portraits diagnostiques brossés que la convivialité de l’instrument lui-même (administration facile, clarté des rapports de résultats fournis, etc.).
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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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".