Testing the Cultural Differences of School Characteristics with Measurement Invariance
Notice bibliographique
Résumé
In this study, it was aimed to model the school characteristics in multivariate structure, and according to this model, aimed to test the invariance of this model across five randomly selected countries and economies from PISA 2012 sample. It is thought that significant differences across group in the context of school characteristics have the potential to explain the effectiveness of schools and educational systems. This study was conducted with correlational model as a basic research. Secondary level analyses were conducted on PISA 2012 School Questionnaire data. To construct “school characteristics model”, whole data from 65 participant countries and economies were considered. One country from each proficiency level and totally 5 countries were randomly selected for the research sample. These countries and economies are Shanghai-China, Korea, Ireland, Turkey and Uruguay. In this way sample was composed of totally 835 schools. Multi-group confirmatory factor analysis was used to test the invariance of school characteristics across countries. According to the results, Shanghai and Uruguay differed from each other and other countries. Across Korea, Ireland and Turkey, School characteristics provide strong invariance. These three cultures were more similar. Main result of this study is that school characteristics cannot be invariant across some cultural groups or sub-groups. In order to provide equal opportunity to all stakeholders of the educational system, and also provide school effectiveness, such kinds of differences are considered carefully.
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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 | 0,012 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».