Une diversité de pratiques évaluatives pour soutenir les apprentissages académiques et développementaux des élèves du préscolaire : ce qu’en disent les enseignants1
Bibliographic record
Abstract
Si l’importance de l’enseignement préscolaire est aujourd’hui largement reconnue, les écrits scientifiques mettent en évidence une opposition entre une perspective développementale, centrée sur l’enfant et son développement global et une perspective académique, davantage orientée vers la maîtrise de contenus scolaires spécifiques. En Belgique francophone, l’apparition d’un référentiel pour le préscolaire met en question non seulement l’équilibre entre ces deux perspectives, mais aussi et surtout la place de l’évaluation dans ce contexte. À notre connaissance, peu d’études se sont intéressées aux pratiques évaluatives des enseignants du préscolaire, et ceci particulièrement dans le contexte d’une réforme visant à soutenir l’importance de ce niveau scolaire dans la formation des élèves. Des entretiens réalisés auprès de 19 enseignants permettent de mettre en exergue une diversité de pratiques évaluatives visant à soutenir les apprentissages des élèves, tout en soulevant quelques questionnements quant à l’évaluation des aspects développementaux et à la place de l’élève dans le processus évaluatif notamment.
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 | 0.054 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.004 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".