Educational Outcomes, Modern and Postmodern Interpretations: Response to Smyth and Dow
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on research in Canada as well as studies in Australia and elsewhere, this paper challenges the arguments of Smyth and Dow (British Journal of Sociology in Education, 19(3), pp. 291-303) that outcomes-based education necessarily embodies a form of technical rationality which routinizes, proletarianizes and deskills teachers and their work. This paper criticizes Smyth and Dow for applying a universalistic and monolithic labour process theory to outcomes issues, for paying little or no attention to published evidence and argument on outcomes, and for being insensitive to the variable geometries of the outcomes phenomenon across different contexts. This paper, by contrast, identifies how investigating outcomes in a context of socialist policy-making, where equity goals are explicit and high discretion is granted to teachers, can contribute to clearer understanding of the variable postmodern geometries and educational possibilities of outcomes technology. These possibilities include fostering stronger collegiality among teachers, and democratic inclusion of pupils and parents in the teaching and learning process.
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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 | 0,045 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,085 |
| Communication savante | 0,019 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,057 |
| 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 ».