Skip to content
naulon
Not checkedNot checked for notices yet.

Modélisation d’une évaluation « de » et « pour » la recherche collaborative: l’exemple de deux recherches sur des pratiques d’enseignement et d’apprentissage

Lucie Mottier Lopez, Lionel Dechamboux

La Revue LEeE · 2019

doi:10.48325/rleee.001.02 (opens in a new tab)

We email you when a new notice or a question about this paper appears.

Abstract

Cet article expose une modélisation conceptuelle de l’évaluation des recherches collaboratives en éducation. Après une brève revue sur les rapports entre recherches et évaluations, l’ancrage théorique de la modélisation proposée est exposé en termes de conceptualisation de l’objet évalué (ici les recherches collaboratives) et de relation évaluative à cet objet. Les travaux sur l’enquête et la valuation de Dewey et sur la co-référentalisation située sont convoqués, amenant les auteur∙rices de l’article à argumenter la conception d’une « valuation multiréférentialisée ». La modélisation est exposée en puisant dans l’exemple de deux recherches sur des pratiques d’enseignement et d’apprentissage à l’école primaire dans le canton de Genève, étudiant plus spécialement des pratiques d’évaluation formative et de régulation des apprentissages des élèves. Afin d’évaluer la qualité de ces deux recherches, deux focales sont mobilisées dans la modélisation développée: la première porte sur le processus de valuation au sein de la recherche en train de se faire; la deuxième enquête sur cette même valuation afin de formuler un jugement évaluatif au regard du critère de double-vraisemblance qui caractérise, entre autres, les recherches collaboratives. Ce faisant, la modélisation énoncée donne à voir une évaluation processuelle et dynamique, repositionnant foncièrement les référents et les référés de l’évaluation dans un rapport possiblement co-constitutif et situé. Cette modélisation est considérée comme susceptible de (re)penser la validité scientifique et sociale des recherches collaboratives eu égard à leurs spécificités.

Abstract licence: CC BY-NC

Reads

Read by people on this page

None yet.

Checked or read by AI through naulon

None yet.

A person counts once a day per paper. We keep no cookie and no address: a reader is a hash that changes every day. Any month under five reads shows no number.

Are you an author?

Is this your paper?

Claim it to add your note and be paid when agents cite it. Free.