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Enregistrement W1600384676

Teaching to the Test: What Every Educator and Policy-Maker Should Know.

2004· article· en· W1600384676 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Louis Volante

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Educational Administration and Policy · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardized testMathematics educationTest (biology)CurriculumPsychologyStrengths and weaknessesNorm (philosophy)Medical educationPedagogyMedicineSocial psychologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The job of any teacher is first and foremost to promote learning in their students. Student learning should emphasize applied learning and thinking skills, not just declarative knowledge and basic skills (Jones, 2004). Ideally, students are able to develop the skills necessary to take what they have learned and apply this knowledge in a novel situation. In this sense, teachers are promoting authentic learning within their classrooms. In North America, however, high-stakes testing procedures have interfered with these goals, and are increasingly used to measure student knowledge and gauge the effectiveness of instruction. Each spring teachers throughout Canada are required to administer a series of provincially mandated tests to students in their classrooms (Simner, 2000). These standardized tests are often used to make comparisons across students, schools, and boards of education. Individual teachers and schools are often blamed for poor test results, which are typically reported in the press. Standardized tests, when used appropriately, help teachers identify student strengths and weaknesses (McMillan, 2000). A standardized test is one that is administered and scored under uniform and controlled conditions (Payne, 2003). Used most commonly in K-12 schools, standardized tests are intended to measure learning outcomes and skills that are common to the curricula in a vast number of schools and school districts (Chatterji, 2003). Students typically complete norm-referenced tests that compare their performance to a representative sample of students in a norm group (e.g., a group of students at the national, regional, or provincial/state level) (Gronlund, 2003). Other students undertake criterion-referenced tests that compare their performance to a preset standard of acceptable performance in a particular area (Borich & Tombari, 2004). Both norm-referenced and criterion-referenced test results are increasingly used as benchmarks of success in North American schools.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,127
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,127
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0090,021
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0160,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,017

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeSans objet
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

Citations125
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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