Reforço escolar: análise comparada dos meandros de um fenômeno em crescimento
Notice bibliographique
Résumé
Based on data from the Project “Xplika International: comparative analysis of the private tutoring market in five capital cities”, we analyze the phenomenon of private supplementary tutoring in four cities: Brasilia, Lisbon, Seoul and Ottawa. Our theoretical framework is the comparative sociopolitical analysis of education and we focus our piece of research on three areas: reasons for students to attend this type of educational support, most in-demand subjects and time weekly spent in tutoring. The research methodology is based on interviews and questionnaires that were applied, respectively, to managers and students of private tutoring companies in four cities. The time devoted to this activity, the subjects most sought and the belief in its contribution to the academic success allow us to build an informative picture of the phenomenon of private supplementary tutoring in the four cities. Among the key findings, private tutoring is a fast growing industry on a global scale with a multitude of businesses that claim the role of drivers for reinforcing the learning of formal education, but whose political, economic, psycho-pedagogical and educational consequences require thorough analysis. We are facing an education market that challenges formal schooling, equity and success in education. That’s why we need to engage in thorough research, in order to shed more light on the shadows of this phenomenon.Key words: private tutoring, comparative education, educational market.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».