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Enregistrement W1519361556

Age Effects and Information Shocks: A Study of the Impact of Education Policy on Student Outcomes

2008· dissertation· en· W1519361556 sur OpenAlexaboutno aff
Justin C. Smith

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2008
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Reforms and Inequalities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDemographic economicsPolitical scienceMathematics educationEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis studies the impacts of school entry policy and information revelation on student outcomes using a sample of students from the province of British Columbia (BC), Canada. The questions examined by the first two essays arise from a policy used by many industrialized countries, whereby students born within a 1-year time span all begin school at the same time. This policy creates large differences in age among students in the same class, which are thought to affect their academic performance along a number of dimensions. In the first essay, I contribute to the literature by establishing the persistence in test score differentials among students in the same class who differ in age. I show that in grade 4 older students outperform younger students by a large margin in numeracy, reading and writing, an effect that persists to a lesser magnitude until grade 10. The persistence is strongest for the writing skill, and it is also much stronger for girls than for boys. The strength of the test score differential in grade 10 suggests that the effects of age could have more lasting effects on cognitive and labour market outcomes. In the second essay, I take a closer look at how age affects outcomes, by disentangling the entry age effect from the test age effect. Nearly all studies in this literature interpret age-related differences in student outcomes as the result of entry age, but because students who enter later are also older at every stage in compulsory schooling, the entry age effect has not been separated from the test age effect. Using a set of students entering school at the time of BC's dual entry experiment, I show that test age is largely responsible for age-related differences in the probability of repeating grade 3, and entry age is largely responsible for age-related differences in grade 10 numeracy and reading scores. I show further that having an extra year of schooling reduces the likelihood that a student repeats grade 3, but has a negligible impact on grade 10 test scores. Both the entry age and test age effects are stronger for boys than they are for girls. The final essay examines whether school choices change when parents are exposed to a new source of information on school quality. I model the effect of new information on choices using a simple expected utility framework and show that parents will use the new information to make different choices if they do not perceive it to be too noisy and if they have poor prior information on school quality. Furthermore, they make increasing use of the new information as more observations become available, since it becomes a more accurate predictor of true quality. Using the sudden release of BC's new standardized testing regime, I then study whether there is empirical support for the model. I show that the likelihood of switching out of a school increases when a school performs worse on the test, and that enrollment into kindergarten responds positively to increases in test scores. The response becomes stronger when more test score observations are available. Finally, I show variance in the response among parents living in less-educated neighbourhoods and among those who do not speak English at home, suggesting that prior information does play a role in the information use.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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