Brazilian national assessment data and educational policy: an empirical illustration
Notice bibliographique
Résumé
In concert with other Latin American countries, Brazil has developed and implemented its own national assessment system for the purpose of monitoring, evaluating and improving their educational system. Prova Brasil is a census-based bi-annual assessment of Portuguese and mathematics achievement of middle school students in Brazil accompanied by four background surveys of students, teachers, principals and schools. This study uses the Prova Brasil assessment data to evaluate the Brazilian educational policy objectives of improved educational achievement through increased school resources using the North-Eastern state of Paraiba, one of the country’s poorest regions, as a sample base. We analysed a sample of 166,354 students in 740 schools over three time points (2007, 2009 and 2011) and two grade levels (grades 4 and 8) separately. Predictor variables were entered hierarchically into two level multilevel models. The study found that infrastructure and academic resources significantly predicted Portuguese and mathematics achievement. This study contributes to the growing body of evidence that school resources have an impact on educational outcomes in the developing world, in contrast to the lack of evidence for impact in developed countries. The study is limited in a number of ways and therefore results should be interpreted with caution primarily due to the cross-sectional nature of the data, the voluntary and low-stakes nature of the testing, and the fluctuating student sample sizes.
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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 | 0,027 | 0,143 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».