Un feedback métacognitif grâce aux Degrés de Certitude associés aux QCM
Topic outline
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Intervenant(es)
Intervenant: Profile: Astor Bizard
Intervenant: Profile: Julien Douady
Tout public
Niveau
Mercredi 3 juillet | 11h-11h30 | Amphi Pérès -
Résumé de la conférence en quelques lignes
Les Questionnaires à Choix Multiple (QCM) permettent d'évaluer les connaissances des étudiants fréquemment et avec un feedback automatique et immédiat : les apprenants bénéficient ainsi de l'effet "testing" (Roediger & Karpicke, 2006 ; Yang et al., 2021), mais le potentiel de ces QCM reste largement sous exploité !
En leur associant la récolte des Degrés de Certitude (DC), il est possible d’améliorer ces QCM pour favoriser le développement de la métacognition, et fournir une rétroaction plus riche et plus significative. Ainsi, en croisant la qualité de la réponse (correcte ou incorrecte) et la certitude exprimée, nous pouvons distinguer :
- les connaissances solides : réponses correctes avec certitude élevée, et proposer un renforcement positif.
- les connaissances fragiles : réponses correctes avec certitude faible, qui passent souvent "sous les radars" avec une évaluation classique
- les erreurs présumées : réponses incorrectes avec certitude faible, et inviter à un travail approprié
- les erreurs insoupçonnées : réponses incorrectes avec certitude élevée, qui peuvent traduire une méconception profonde ou une lecture trop superficielle. Dans tous les cas, ce sont les premières cibles d'une remédiation ultérieure.
Le plugin que nous avons développé, et que nous présentons ici, offre à la fois la récolte des degrés de certitude et la possibilité de rétroactions étoffées, jusqu'à à la récolte de traces métacognitives de la part de l’apprenant.
Dans cette communication, nous proposons d’aborder :- les intérêts à utiliser les degrés certitude,
- les différents feed-backs destinés à l’apprenant, mais également à l’enseignant,
- les solutions techniques pour recueillir ces degrés de certitudes et fournir les feed-back.
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