The impact of teacher attitudes and beliefs about large-scale assessment on the use of provincial data for instructional change
Notice bibliographique
Résumé
In the quest to improve measured educational outcomes national governments across the OECD and beyond have instituted large-scale assessment (LSA) policies in their public schools. Controversy almost universally follows the implementation of such testing, related to such topics as: a) the uncertain quality of the tests themselves as psychometrics measures; b) the uses to which the data can and should be put; c) the unintended consequences of test-preparation activities and resulting score inflation; and d) the effects of high-stakes tests on students. Debates of this nature naturally involve and impact the attitudes and opinions of teachers related to their collection and use of these data. This paper examines the impact of these attitudes using both the qualitative and quantitative data from a large-scale research study on Canadian provincial assessment. Data were collected from nation-wide teacher surveys as well as interviews with teachers, administrators and district-level staff. Results show that teacher attitudes about these assessments are strongly correlated to classroom-level instructional change. Three attitudinal factors have significant effects on teaching (to) the provincial curricula, yet none significantly affects the use of less constructive instructional strategies also known as ‘teaching to the test.’ Specifically, the belief that large-scale assessment data have more appropriate uses and the belief that these data could lead to school improvement were significant factors in facilitating change. The implications of these findings are profound in that large-scale assessment policy cannot succeed even by its own standards without more buy in from teaching professionals.
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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 | 0,064 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».