Producing Superstars for the Economic Mundial: The Mexican Predicament with Quality of Education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The question of how to build the capabilities to both initiate a resurgence of growth and facilitate Mexico’s transition into a broader set of growth enhancing industries and activities is pressing. In this regard it seems important to understand the quality of the skills of the labor force. Moreover, in increasingly knowledge based economies it is not just the skills of the typical worker than matter, but also the skills of the most highly skilled. While everyone is aware of the lagging performance of Mexico on internationally comparable examinations like the PISA, what has been less explored is the consequence of that for the absolute number of very highly skilled. We examine how many students Mexico produces per year above the “high international benchmark ” of the PISA in mathematics. While the calculations are somewhat crude and only indicative, our estimates are that Mexico produces only between 3,500 and 6,000 students per year above the high international benchmark (of a cohort of roughly 2 million). In spite of educational performance that is widely lamented within the USA, it produces a quarter of a million, Korea 125,000 and even India, who in general has much worse performance on average, produces over 100,000 high performance in math students per year. The issue is not about math per se, this is just an illustration and we feel similar findings would hold in other domains. The consequences of the dearth of globally competitive human capital are explored, with an emphasis on the rise of super star phenomena in labor markets (best documented in the USA). Finally, we explore the educational policies that one might consider to focus on the upper tail of performance, which are at odds with much of the “quality ” focus of typical educational policies which are often remedial and focused on the lower, not upper tail of performance. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».