Auteur : Guillaume Loignon

Covid-19 : les enseignants sont épuisés et stressés

Depuis décembre 2019, les systèmes éducatifs du monde sont bouleversés par la pandémie de Covid-19. Au Québec, elle a affecté fortement le milieu de l’éducation qui a dû s’adapter rapidement à la nouvelle réalité de la distanciation sociale, du port de masques et du réaménagement des groupes-classes.

Pour éviter la transmission du virus, plusieurs actions gouvernementales ont touché l’ensemble de la communauté éducationnelle et ont été au centre des discussions. Certaines ont été remises en question par le milieu scolaire. Chez les enseignants du préscolaire, du primaire et du secondaire, la fatigue et l’irritabilité se sont installés en s’associant à l’angoisse face aux normes établies, à l’absence de reconnaissance et à la lourdeur du travail enseignant durant cette période de stress permanent.

Bref, que ce soit au Québec ou ailleurs, la pandémie de Covid-19 a agi sur le bien-être des enseignants.

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Activité sur les tests de concordance de script

Activité le 6 avril 2021. L’approche d’évaluation Test par concordance de script (TCS) et Formation par concordance (FpC) développée à l’Université de Montréal par Dr Bernard Charlin du CPASS est maintenant disponible à tous les enseignants qui utilisent StudiUM.  Par l’entremise de courtes mises en situation, ce dispositif met en relation la réponse de l’étudiant avec des décisions de spécialistes du domaine sur des situations qui se veulent authentiques dans la pratique de la profession. Nous aborderons les étapes nécessaires, exemples à l’appui, pour conduire de tels tests à l’intérieur de StudiUM.

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Midis scientifiques du CPASS

Invité : Alioum Alioum, M.A., étudiant au doctorat en mesure et évaluation

Sujet : Utilisation d’une approche écologique pour l’analyse des résultats d’évaluations standardisées : cas des performances en lecture aux tests PASEC2014-Cameroun.

Invitée : Clara Dallaire, M.Éd., étudiante au doctorat en sciences biomédicales option éthique clinique

Sujet : Intervenir dans le curriculum caché en éducation médicale. Une étude mixte.

Cours à distance: avis partagés chez les enseignants au niveau postsecondaire

Les professeures Nathalie Loye de l'Université de Montréal et Carla Barroso da Costa de l'UQAM ont mené une étude qui brosse un portrait des conséquences de la pandémie sur les enseignants du secteur postsecondaire.

Constat : 70 % des répondants disent se sentir préoccupés ou anxieux au moins la moitié du temps.

Pour recueillir ces données, les chercheuses ont fait circuler un questionnaire dans leur réseau, qui regroupe essentiellement des professeurs du cégep et de l'université.

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Événement 40 ans de mesure et évaluation : Le livre!

Mercredi, 24 mars de 9h à 11h (heure du Québec) // 15h à 17h (heure de Paris)

Isabelle Nizet (Université de Sherbrooke), Carla Barosso da Costa (UQAM) et Diane Leduc (UQAM)

Venez découvrir le livre qui commémore les 40 ans de l’ADMEE-Canada avec les directrices de l’ouvrage et trois de ses auteurs.

Nous vous offrons l’occasion de faire un tour de la structure et des chapitres de ce travail collectif, qui sortira des Presses de l’Université du Québec en mars 2021. Trois auteurs seront présents pour vous partager les idées, les enjeux et les défis de leur texte et échanger avec vous sur les questions posées par les thématiques abordées.

Auteurs invités : Nathalie Loye, Université de Montréal, Marc Romainville, Université de Namur, Belgique et Michel Laurier, professeur associé à l’Université d’Ottawa

Isabelle Nizet, Ph.D. est professeure à l’Université de Sherbrooke
Carla Barosso da Costa, Ph.D. est professeure à l’Université du Québec à Montréal
Diane Leduc, Ph.D. est professeure à l’Université du Québec à Montréal

Billets disponibles sur Evenbrite: http://bit.ly/3bUd5r6
Les détails pour participer (lien pour se brancher à la plateforme de l’évènement) seront envoyés aux détenteurs de billets quelques jours avant l’activité.

Podcast: Au sujet des sciences humaines et sociales

Cette balado s’intéresse aux idées en sciences humaines et sociales et aux individus qui développent ces idées. Elle ambitionne aussi de ralentir le temps. Dans un monde où les changements sont si rapides, réfléchir demande de la patience. Nous espérons donc que ces épisodes vous accompagneront lors d’une balade, au retour du boulot ou lors d’un échange d’idées civilisé.

Pour écouter:

https://www.buzzsprout.com/1564514

L’autoévaluation comme moyen de développer les habiletés métacognitives chez les étudiants

Dan Thanh Duong Thi, Université du Québec à Montréal

Carla Barroso da Costa, Université du Québec à Montréal

Depuis décembre 2019, le monde fait face à l’épidémie de coronavirus, maladie infectieuse causée par le syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2). Connue généralement comme la COVID-19, cette pandémie a fortement affecté l’enseignement et l’apprentissage à l’université, la plupart des cours étant donnés en ligne depuis le printemps 2020. Dans cette situation, les professeurs universitaires doivent mettre en place des modalités d’évaluation pertinentes, dynamiques et variées afin de s’adapter à ce nouveau contexte d’enseignement, tout en respectant la complexité et l’authenticité des tâches demandées aux étudiants ainsi que leur engagement actif dans l’accomplissement des tâches évaluatives. Parmi ces modalités d’évaluation, l’autoévaluation semble un moyen indispensable pour développer la pratique réflexive et les habiletés métacognitives des étudiants sur leurs propres apprentissages.

L’autoévaluation constitue une démarche réflexive, une appréciation argumentée du parcours d’apprentissage de l’étudiant dans la réalisation d’une tâche donnée et dans la capacité de porter un jugement personnel authentique et objectif sur le développement de ses savoirs (St-Pierre, 2004). Ainsi, lorsque l’étudiant s’autoévalue, il prend conscience non seulement de ses processus cognitifs, mais également de ses motivations et de son sentiment d’efficacité à effectuer la tâche proposée.

La métacognition et ses composantes

La métacognition est une pratique réflexive, une sorte de cognition sur la cognition. Selon Flavell (1976) « La métacognition se rapporte à la connaissance qu’on a de ses propres processus cognitifs, de leurs produits et de tout ce qui touche, par exemple, les propriétés pertinentes pour l´apprentissage d´informations et de données… » (p. 232). C’est une opération mentale consciente constituée d’une composante déclarative (des connaissances sur les facteurs liés à la personne, à la tâche évaluative et aux stratégies d’apprentissage) ainsi que d’une composante procédurale (l’autorégulation).

La composante déclarative – facteur lié à la personne : l’étudiant montre qu’il a une connaissance de lui-même lorsqu’il est capable de reconnaître ses forces et ses limites en tant qu’apprenant. Par exemple, l’étudiant peut s’identifier comme étant une personne qui apprend rapidement et efficacement en visualisant les attributs d’un concept à partir d’un schéma conceptuel, en verbalisant dans ses mots le contenu appris ou encore en confrontant ses idées avec celles de ses collègues et de son professeur.

La composante déclarative – facteur lié à la tâche évaluative : l’étudiant reconnaît les effets des caractéristiques de la situation d’évaluation sur sa manière d’apprendre et pose un jugement sur la complexité de cette situation, sur sa connaissance du contexte, sur la disponibilité des ressources permettant de la réaliser, etc. Il peut s’agir, par exemple, d’un étudiant qui se sent à l’aise d’effectuer la tâche grâce à des apprentissages réalisés dans d’autres cours et qui l’ont bien outillé à suivre la matière, ou encore, d’un étudiant confronté à une tâche dont le niveau de complexité est jugé élevé et dont la réalisation demande un effort considérable.

La composante déclarative – facteur lié aux stratégies d’apprentissage : l’habileté métacognitive liée aux stratégies d’apprentissage se révèle lorsque l’étudiant démontre sa connaissance sur les moyens d’atteindre les objectifs précisés et de réussir, autrement dit, son raisonnement pour effectuer la tâche. Par exemple, l’étudiant décrit les étapes qu’il a suivies pour répondre aux exigences de la tâche et les décisions qu’il a prises pour l’effectuer à partir d’une logique bien structurée.

La composante procédurale de la métacognition – l’autorégulation des apprentissages : il s’agit de l’habileté à contrôler et à ajuster ses propres activités. Par exemple, l’étudiant est apte à identifier de quelle manière et dans quelles conditions certaines stratégies cognitives peuvent s’appliquer, tout en étant capable d’évaluer consciemment leur efficacité.  

Bien entendu, les tâches évaluatives conçues pour être complexes sont celles qui offrent l’occasion aux étudiants de réfléchir sur leurs processus cognitifs et de poser un jugement sur la qualité de leurs opérations mentales (Barroso da Costa et Araújo-Oliveira, sous presse; Berger, 2009; Monnard et Luisoni, 2013). Cela dit, la conception d’une tâche évaluative qui laisse de la place à l’analyse, à l’évaluation et/ou à la création (des niveaux les plus élevés de la taxonomie de Bloom) est celle qui rend possible le développement de l’habileté de l’étudiant à analyser ses activités intellectuelles et à réguler ses apprentissages.

L’autoévaluation en pratique

L’exemple présenté dans cette section est une tâche évaluative provenant d’un cours d’analyse des données quantitatives, donné en première année d’un programme de baccalauréat dans le domaine des sciences de l’éducation. Pour répondre aux exigences de cette tâche qui représente 40 % de la note finale du cours, les étudiants doivent produire un rapport constitué d’analyses statistiques descriptives en utilisant le logiciel le Statistical Package for Social Sciences (SPSS) avec quatre variables au choix (trois discrètes et une continue) à partir d’une liste d’environ 100 variables d’une enquête internationale à grande échelle. Pour produire ce rapport statistique, les étudiants doivent démontrer leur maitrise de divers aspects de la description des données étudiées en cours, comme l’élaboration de différents graphiques et tableaux, le calcul des fréquences et des statistiques (moyenne, médiane, écart-type, etc.), la réalisation de croisements de données et l’analyse des formes de distribution. Le travail s’échelonne sur une période de sept semaines. Les consignes et les critères d’évaluation sont présentés et expliqués aux étudiants durant le deuxième cours. L’évaluation du travail se fait à l’aide d’une grille d’évaluation descriptive, basée sur les quatre critères suivants : (1) la maîtrise des concepts liés à l’analyse descriptive (12 points), (2) la pertinence et la justesse des résultats (12 points), (3) l’association effectuée entre les variables analysées (10 points) et (4) la qualité du rapport statistique (6 points).

À la fin du rapport statistique, chaque étudiant doit remplir une autoévaluation dans laquelle il est invité à présenter une réflexion critique personnelle de son apprentissage et du développement de ses compétences. Il doit énoncer les aspects les plus faciles et les plus difficiles de la tâche, les plus plaisants, mais également les moins agréables. De plus, il doit expliciter les défis rencontrés dans la réalisation de la tâche, les stratégies cognitives et métacognitives mises en œuvre pour surmonter ces défis ainsi que leur progression. Par ailleurs, tout au long des sept semaines de réalisation du travail, les étudiants exécutent plusieurs exercices en petits groupes afin de partager leurs points de vue, de chercher des solutions ensemble et de s’entraider dans la construction du travail.

Dans une étude menée par Barroso da Costa et Araújo-Oliveira (à paraître) qui se base sur l’analyse qualitative de 98 autoévaluations produites par des étudiants dans le cadre de ce cours, les résultats suggèrent une forte relation entre les composantes de la métacognition (composante déclarative ou procédurale) et les performances des étudiants (les résultats obtenus dans le cours et les participations actifs dans des exercices réalisés en salle de classe) ainsi que leur engagement affectif (la motivation, le sentiment d’efficacité ou la perception sur l’importance et l’utilité de la tâche). Plus précisément, les étudiants qui se sentent motivés, capables de reconnaître leur habileté à réaliser le travail et de donner du sens à l’activité évaluative sont ceux qui démontrent le plus clairement leur capacité métacognitive et qui réussissent le mieux dans la réalisation de la tâche. Autrement dit, les étudiants les plus performants sont ceux qui manifestent un pouvoir de réflexion consciente accru sur leurs stratégies d’apprentissage. Par contre, dans le cas des étudiants moins performants, l’analyse de leurs autoévaluations montre la frustration et l’anxiété qu’ils ressentent face à la réalisation du travail ainsi qu’une habileté métacognitive ponctuelle et partiellement consciente.

Comment développer l’habileté des étudiants à s’autoévaluer?

Pour enseigner aux étudiants à s’autoévaluer, il est important de commencer par susciter leur engagement affectif et cognitif dans l’élaboration des critères d’évaluation, si la situation le permet. S’il est impossible d’élaborer ces critères avec les étudiants dans un contexte de cours, il est fondamental de s’assurer qu’ils comprennent les critères d’évaluation afin de pouvoir établir une relation claire entre les objectifs visés et les attentes associées à la tâche demandée, et de porter un jugement adéquat sur leur progrès (Lison et St-Laurent, 2015). Pour favoriser le développement de l’habileté des étudiants à s’autoévaluer, St-Pierre (2004) propose une démarche en huit étapes adaptées par Lison et St-Laurent (2015). Ci-dessous, nous décrivons ces étapes en détail, en donnant l’exemple de la tâche évaluative proposée dans un cours d’analyse des données quantitatives mentionnée dans la section précédente.

Les huit étapes pour favoriser le développement de l’habileté à s’autoévaluer 

(1) L’appropriation des objectifs (la compréhension, le partage et l’engagement personnel)

Cette étape est réalisée lors de la présentation des consignes de la tâche, de l’échéancier et de la grille d’évaluation aux étudiants durant le deuxième cours. L’enseignant s’assure qu’ils ont bien compris les attentes en leur posant des questions. Il précise la valeur extrascolaire de la tâche à réaliser et son usage dans des situations réelles d’analyse de données quantitatives, en donnant des exemples de rapports statistiques liés à certaines enquêtes à grande échelle.

(2) L’échange sur la nature des tâches et des activités et sur les productions attendues Avec l’enseignant ou les pairs, les étudiants ont de nombreuses occasions de partager leurs analyses, de discuter de la meilleure façon de décrire les données et de solutionner certains problèmes présentés par l’enseignant. Ils ont également l’occasion d’identifier les stratégies possibles pour réaliser le travail, par exemple, choisir les variables à analyser, les types de graphiques et de tableaux les plus adéquats pour décrire des données, partager des parties d’analyse et d’interprétation.

(3) L’analyse des exemples pour en dégager les qualités, les caractéristiques et les manifestations d’un produit ou d’un processus réussi

Plusieurs exemples d’analyses descriptives sont mis à la disposition des étudiants pour les aider dans la construction de leur travail. De plus, l’enseignant intervient auprès des équipes de travail et les amène à s’exprimer et à confronter leurs idées, à développer leur réflexion critique à propos de certains aspects du travail, par exemple, le choix d’un format de graphique ou de tableau pour présenter une variable du type ordinal. L’enseignant assure le suivi des étapes complétées par les étudiants en leur donnant des rétroactions régulièrement.

(4) La formulation ou l’appropriation de critères, d’indicateurs et d’échelles d’appréciation pour soutenir la réflexion

Les critères d’évaluation et la grille d’évaluation descriptive sont présentés aux étudiants lors de la deuxième séance. Cette grille est initialement élaborée par l’enseignant, puis bonifiée, au besoin, avec des commentaires des étudiants. L’enseignant fournit oralement des exemples concrets afin que lesétudiants puissent comprendre clairement ce qui est attendu pour chaque critère d’évaluation.

(5) L’exécution de la tâche en relevant les indices sur la qualité

Chaque semaine, les étudiants sont invités à présenter l’état d’avancement de leur travail pour recevoir des rétroactions formatives de l’enseignant et de leurs pairs. Ils sont également invités à s’exprimer oralement, à partager des résultats d’analyse qui peuvent intéresser le groupe d’étudiants et à présenter les solutions utilisées pour surmonter certains défis du travail, par exemple, la réalisation d’une sélection de données pour extraire des informations originales.

(6) La comparaison des indices et des critères (échelles)

Lorsque les étudiants ont des doutes quant à l’atteinte des critères d’évaluation, l’enseignant planifie une rencontre pour réviser la matière et faire plusieurs exercices en groupe. À cette occasion, il invite les groupes d’étudiants à remplir la grille descriptive utilisée pour l’évaluation du rapport statistique au but d’analyser des points forts et des limites de chaque groupe et cela pour chaque critère d’évaluation.

(7) La réflexion critique et le jugement

Cette réflexion s’effectue oralement pendant la réalisation des travaux en groupe et par écrit lorsqu’il remplit l’autoévaluation qui se trouve à la fin du travail à remettre. Lors des échanges et des discussions en classe, les étudiants ont l’occasion de comparer leur travail à celui de leurs pairs, ce qui leur permet de développer leur réflexion critique. De plus, les exercices en équipe les aident à se faire une idée sur leur propre travail ou sur celui de leurs collègues. En remplissant l’autoévaluation qui se trouve à la fin du travail, chaque étudiant décrit les stratégies utilisées pour réaliser le travail et porte un jugement sur son rapport statistique.

(8) L’autorégulation

Bien que l’autorégulation soit difficile à vérifier, l’enseignant peut l’utiliser pour obtenir certains indices. Ainsi, lorsque l’étudiant dit qu’il a rencontré un défi dans la réalisation du travail et qu’il explique comment il a réussi à le surmonter, le processus d’autorégulation révèle sa capacité de surveiller et d’évaluer ses propres apprentissages. Nous donnons comme exemple un extrait d’une autoévaluation :

Il a fallu se relire plusieurs fois pour bien valider que nos explications étaient claires et en lien les unes avec les autres. J’ai appris que ce genre d’analyse amène beaucoup de données et de résultats possibles que nous pouvons analyser encore et encore de différentes façons. Il faut donc être structuré pour conserver notre objectif initial.

En guise de conclusion

Pour conclure cette brève réflexion, nous soulignons qu’il est important que l’évaluation dans un contexte universitaire puisse privilégier l’apprentissage en profondeur et la participation active des étudiants dans leur propre processus d’évaluation. Elle doit également favoriser et consolider les activités d’autorégulation et l’utilisation de stratégies métacognitives des étudiants pour faciliter l’inclusion et orienter l’apprentissage vers la réussite universitaire. Ainsi, afin de développer la capacité d’autoévaluation chez les étudiants, il est nécessaire de les accompagner au fur et à mesure qu’ils réalisent les tâches demandées. Les huit étapes proposées par St-Pierre (2004) et adaptées par Lison et St-Laurent (2015) constituent donc une suggestion pertinente pour guider la démarche de l’enseignant dans le développement des habiletés d’autoévaluation chez les étudiants.

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Références bibliographiques

Barroso da Costa, C. et Araújo-Oliveira, A. (sous presse). Métacognition, états affectifs et engagement cognitif chez des étudiants universitaires : triade percutante pour l’apprentissage et l’inclusion. Educativa23.

Berger, J. L. (2009). The influence of achievement goals on metacognitive processes in math problem solving. Journal of Cognitive Education and Psychology8(2), 165-181.

Flavell, J. H. (1976). Metacognitive aspects of problem solving. Dans L. B. Resnick

(dir.), The Nature of Intelligence (p. 231-235). New Jersey: Lawrence Erlbaum.

Lison, C. et St-Laurent, C. (2015). Développer la pratique réflexive des étudiants pour soutenir leur autoévaluation. Dans J. L. Leroux (dir.), Évaluer les compétences au collégial et à l’université: un guide pratique (p. 311-334). Montréal, Québec : Chenelière Éducation/Association québécoise de pédagogie collégiale.

Monnard, I. et Luisoni, M. (2013). Sens attribué à l’évaluation des compétences professionnelles par tâches complexes chez de futurs enseignants en formation. Mesure et évaluation en éducation36(2), 1-27.

St-Pierre, L. (2004). L’habileté d’autoévaluation chez l’élève: pourquoi et comment la développer? Pédagogie collégiale18(1), 33-38.

Nouveau projet de recherche: conception et développement, à partir de la danse, d’une méthode d’évaluation des compétences non techniques en réanimation néonatale

Ce projet vise le développement d’une nouvelle approche méthodologique basée sur la danse pour décrire, enseigner et évaluer les compétences non techniques des équipes de réanimation en néonatologie. Les savoirs scientifiques et les connaissances techniques font l’objet de descriptions  fines et de grilles d’analyse validées et connues. Toutefois, de tels outils n’existent pas pour l’étude des compétences non techniques qui sont pourtant cruciales dans les situations de soins aigus pour assurer la fluidité, la rapidité et la sécurité des interventions et pour mieux gérer la situation et le stress des soignants et non-soignants en présence. Un sondage interne réalisé au cours de l’été 2019 (n = 125) en néonatologie au CHU Sainte-Justine montre que plus de la moitié des répondants ressentent fortement le besoin de formations en lien avec les compétences non techniques (leadership, communication dans l’équipe et avec les parents présents, contrôle du stress, contrôle des risques, etc.). Dans le contexte du déploiement de nouvelles interventions éducatives sous la forme de simulations in situ réalisées à l’unité de néonatologie au CHU Sainte-Justine, nous cherchons à développer de nouveaux outils scientifiques bien adaptés aux objectifs liés aux compétences non techniques. Les trois codirecteurs ont fait converger leurs expertises en médecine, éducation et sociologie pour cocréer de nouveaux modèles et ont recruté une cochercheuse en danse. Avec cette dernière, nous voulons développer de nouveaux outils et des méthodes innovantes pour capter et analyser scientifiquement les actions liées aux compétences non techniques en adaptant la méthode d’analyse du mouvement “Laban Movement Analysis” incluant la technique “Labanotation”. Des tests préliminaires réalisés au cours de la dernière année se sont révélés très prometteurs. Des tests de prototype systématisés seront réalisés pendant une année à l’occasion de 25 activités de simulation in situ réalisées dans la chambre de simulation équipée (caméras, régie, mannequin haute-fidélité, etc.). Les enregistrements vidéo seront codés à l’aide de grilles de saisie et de catégorisation des données qui évolueront au fil du développement du projet. L’approche méthodologique et les outils qui seront ainsi produits serviront à améliorer la formation des professionnels impliqués dans ces événements aigus de réanimation, à mieux évaluer leurs compétences non techniques en continu, et éventuellement à améliorer la performance et les résultats des interventions réelles en néonatologie (survie, contrôle des risques).

Voir le projet sur le site des FRQSC

Événement: Et si la formation à distance nous permettait de repenser nos évaluations ?

Dans la dernière année, les enseignant·es ont dû adapter leurs enseignements à la formation à distance. Parmi les préoccupations formulées en enseignement postsecondaire, la question des évaluations est centrale. Tandis que plusieurs articles de presse ont fait état des défis relatifs à l’intégrité académique (surveillance d’examens, plagiat, etc.), le contexte nous oblige à formuler des réponses technologiquement simples et efficaces à mettre en œuvre, tout en assurant l’équité, la sécurité juridique et la transparence pour tous les acteur·trices (García-Peñalvo et al., 2020). Pour aider les enseignant·es dans ce dossier, le S&F Show du 3 décembre permettra de discuter de l’adaptation des évaluations à la formation à distance en prenant un pas de recul aussi utile que nécessaire.

PANELISTES

Nathalie Loye, Professeure titulaire à la Faculté des sciences de l’éducation (Département d’administration et fondements de l’éducation)

Enseignante-témoin : Chantal Bemeur, Professeure agrégée à la Faculté de médecine (Département de nutrition)

Et la participation de : Sébastien Béland, Professeur agrégé à la Faculté des sciences de l’éducation (Département d’administration et fondements de l’éducation)

Christophe Chénier, Professeur adjoint à la Faculté des sciences de l’éducation (Département d’administration et fondements de l’éducation)

Animateurs : Florent Michelot et Sébastien Arel, conseillers pédagogiques au Centre de pédagogie universitaire (Université de Montréal)

AXES

  • Adapter ou ne pas adapter, telle est la question
  • Le défi de la surveillance des examens
  • Au-delà de la surveillance, favoriser l’intégrité
  • L’importance d’offrir des évaluations contextualisées
  • Vers des évaluations qui favorisent l’immersion des étudiant·es