Résumé :
Dans le contexte de la réforme en éducation, il est
important de mettre l’accent sur la fonction diagnostique de l’évaluation des
apprentissages. Malheureusement, les méthodes existantes sont difficiles à
utiliser. Par exemple, les indices de détection de patrons de réponses
inappropriés (person-fit indexes) permettent seulement de considérer si le
patron de réponses d’un élève est normal ou anormal et les modèles de
classification diagnostique (cognitive diagnostic models) nécessitent des
banques de données comprenant les réponses de plusieurs milliers d’élèves à une
épreuve d’évaluation.
Nous présentons une nouvelle méthode permettant de tester plusieurs
hypothèses sur la base des réponses qu’a offertes un élève à une épreuve d’évaluation.
Pour ce faire, nous articulerons notre réflexion en trois grandes sections.
Dans un premier temps, nous présenterons les détails techniques de cette
méthode qui s'inspire de l'utilisation du facteur de Bayes pour évaluer un
nombre fini d'hypothèses informatives (Hoijtink, Klugkist et Boelen, 2008).
Dans un deuxième temps, nous testerons cette méthode à l’aide de données
théoriques. L'objectif de cette section sera de mettre en exergue la
flexibilité et l'efficacité de la méthode. Enfin, nous discuterons d’avenues de
recherche à envisager pour développer la méthode.
Sébastien Béland
Doctorat, UQAM
Communication courte
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