L’auto-évaluation place l’étudiant dans une posture active : il analyse sa propre contribution, identifie ses points forts, ses axes de progression et prend conscience de son implication réelle dans le travail individuel ou collectif.
Développer la réflexivité et l’engagement personnel
Inviter les étudiants à analyser leur propre implication et leur progression.
Renforcer la compréhension des attentes académiques et des standards de qualité.
Encourager une démarche d’apprentissage active et structurée.
Croiser auto-évaluation et évaluation par les pairs ou l’enseignant pour renforcer la qualité des retours.
L’enseignant définit les critères d’auto-évaluation et les modalités de restitution (note, feedback libre…).
L’étudiant s’auto-évalue en fin ou en cours d’activité, en expliquant ses choix et son degré d’implication.
Les auto-évaluations sont croisées avec celles des pairs ou de l’enseignant pour identifier les écarts de perception.
L’auto-évaluation développe une posture réflexive essentielle à l’apprentissage et à la construction de l’autonomie. Elle permet aux étudiants de mieux comprendre leurs forces, leurs faiblesses et d’adopter une démarche de progression continue.
Elle apporte un éclairage complémentaire sur la perception qu’ont les étudiants de leur propre travail. En croisant les regards, l’enseignant détecte les écarts significatifs, ajuste l’évaluation si besoin, et renforce l’équité et la transparence.
Les étudiants évaluent leur implication, leur efficacité et leur collaboration après un projet collectif.
L’étudiant s’auto-évalue, puis l’IA l’aide à formuler un feedback plus structuré et pertinent sur son travail.
L’enseignant compare la note proposée par l’étudiant à son propre retour, pour engager une discussion formative.
L’étudiant évalue son niveau en soft skills clés (communication, leadership, organisation) avant et après une activité.
Sur plusieurs activités, l’étudiant suit l’évolution de son niveau de maîtrise d’une compétence précise (ex. : gestion de projet).
Chaque étudiant s’auto-évalue et reçoit un feedback de ses pairs sur le même critère. Il compare les deux pour ajuster sa perception.
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