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Enregistrement W1228266688

Comparing Performance-Based Accountability Models: A Canadian Example.

2008· article· en· W1228266688 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Sonia Ben Jaafar, Lorna Earl

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesAccountabilityPolitical scienceSociologyEthnologyPsychologyArtLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intention of Performance ‐ Based Accountability (PBA) policies is to foster school changes to enhance student learning and success. The influence of variation in these approaches, however, has not been empirically determined. This article employs a new conceptual framework to describe PBA models and compare them across con ‐ texts. We conducted a comparative analysis, finding three kinds of PBA models exist in Canada. In this article, we consider the policy ‐ level contextual differences coordi ‐ nating large ‐ scale, provincial, student testing and the use of results, using Canada as an example. Key words: large ‐ scale assessment, policy, using data for decision making, standards L’intention des politiques de responsabilisation basee sur la performance (RBP) est de favoriser, au sein de l’ecole, des changements qui ameliorent l’apprentissage et le succes des eleves. L’influence de la variation dans ces approches n’a pas ete deter ‐ minee de maniere empirique. Dans cet article, les auteures presentent un nouveau cadre conceptuel pour decrire les modeles de RBP et les comparent dans divers con ‐ textes. Leur analyse comparative leur a permis de decouvrir l’existence de trois types de modeles de RBP au Canada. Prenant le Canada comme exemple, les auteures se penchent ici sur les differences contextuelles au niveau des politiques quant a la coor ‐ dination des epreuves communes provinciales et a l’utilisation des resultats. Mots cles : epreuves communes, utilisation de donnees pour la prise de decisions, normes

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,338
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,024 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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