The Good, the Bad and the Ugly? The Dynamic Interplay Between Educational Practice, Policy and Research
Notice bibliographique
Résumé
The notion of complexity — as in “education is a complex system” — has two different meanings. On the one hand, there is the epistemic connotation, with “Complex” meaning “difficult to understand, hard to control”. On the other hand, complex has a technical meaning, referring to systems composed of many interacting components, the interactions of which lead to self organization and emergence. For agents, participating in a complex system such as education, it is important that they can reduce the epistemic complexity of the system, in order to allow them to understand the system, to accomplish their goals and to evaluate the results of their activities. We argue that understanding, accomplishing and evaluation requires the creation of simplex systems, which are praxis-based forms of representing complexity. Agents participating in the complex system may have different kinds of simplex systems governing their understanding and praxis. In this article, we focus on three communities of agents in education — educators, researchers and policymakers — and discuss characteristic features of their simplex systems. In particular, we focus on the simplex system of educational researchers, and we discuss interactions — including conflicts or incompatibilities — between their simplex systems and those of educators and policymakers. By making some of the underlying features of the educational researchers’ simplex systems more explicit – including the underlying notion of causality and the use of variability as a source of knowledge — we hope to contribute to clarifying some of the hidden conflicts between simplex systems of the communities participating in the complex system of education.
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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 | 0,062 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,098 |
| Communication savante | 0,041 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».