Barèmes : points sur le processus, la critique, les choix

Barèmes : points sur le processus ← Retour au pilier : Intégrité académique et refonte des évaluations L'avènement des intelligences artificielles génératives a profondément ébranlé les fondations de l'évaluation dans l'enseignement supérieur. Face à des outils capables de produire des dissertations Le déplacement du focus : de la performance au processus La notation traditionnelle Construire des barèmes axés sur le processus et la critique Repenser les barèmes pour y intégrer le processus exige de décomposer les compétences attendues au-delà de la simple restitution de connaissances. Il s'agit d'identifier et de valoriser les étapes qui témoignent d'un véritable travail intellectuel et d'une appropriation critique du sujet. Ce faisant Identifier les compétences clés du processus Avant même de rédiger le barème formats d'évaluation robustes . Définir des critères observables et mesurables La principale difficulté réside dans la traduction de ces compétences en critères concrets et observables. Un critère comme \pensée critique\ est trop vague. Il doit être décliné en indicateurs précis. Par exemple Exemples de critères pour un barème \AI-aware L'élaboration d'un barème adapté à l'ère de l'IA ne consiste pas à ajouter une ligne \Usage de l'IA\ Intégration et implications pour la pédagogie Adopter de tels barèmes a des implications profondes qui dépassent la seule question de la notation. Cela nécessite de repenser la structure même des cours et des devoirs. Les évaluations ne peuvent plus être des exercices ponctuels et finaux ; elles doivent devenir des projets jalonnés de plusieurs points de contact et de soumissions intermédiaires. L'enseignant endosse alors davantage un rôle de mentor qui guide le processus d'apprentissage études de cas concrets et en informant les enseignants sur la manière de communiquer leurs attentes FAQ sur l'IA autorisée . Ressources sœurs à explorer Réécrire une évaluation pour réduire la triche sans police Formats robustes : oral Études de cas : ce qui marche dans les universités (et ce qui casse) FAQ enseignants : comment annoncer l'IA autorisée/attendue [1

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Grading Rubrics: Focusing on Process ← Back to pillar: Academic Integrity and Evaluation Redesign The advent of generative artificial intelligence has profoundly shaken the foundations of assessment in higher education. Faced with tools capable of producing essays Shifting the Focus: From Performance to Process Traditional grading Building Process- and Critique-Oriented Rubrics Rethinking rubrics to integrate the process requires breaking down the expected skills beyond the simple reproduction of knowledge. It involves identifying and valuing the steps that demonstrate genuine intellectual work and a critical appropriation of the subject. In doing so Identifying Key Process Skills Even before drafting the rubric robust assessment formats . Defining Observable and Measurable Criteria The main difficulty lies in translating these skills into concrete and observable criteria. A criterion like \critical thinking\ is too vague. It must be broken down into precise indicators. For example Examples of Criteria for an \AI-Aware\ Rubric Developing a rubric adapted to the AI era is not about adding a line for \AI Use\ but about rethinking the very structure of grading to value the human skills that AI cannot replace. The following table provides examples of criteria categories that can be adapted according to disciplines and learning objectives. Integration and Implications for Pedagogy Adopting such rubrics has profound implications that go beyond the mere question of grading. It requires rethinking the very structure of courses and assignments. Assessments can no longer be one-off concrete case studies and informing teachers on how to communicate their expectations FAQ on authorized AI . Related Resources to Explore Rewriting Assessments to Reduce Cheating Without Policing Robust Formats: Oral Case Studies: What Works in Universities (and What Breaks) FAQ for Teachers: How to Announce Authorized/Expected AI Use [1

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