Pourquoi des différences dans les résultats des examens PISA entre les élèves des écoles publiques et privées
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs auteurs ont démontré à l'aide du Programme international de suivi des acquis (PISA) que les élèves inscrits dans des écoles privées obtiennent de meilleurs résultats après contrôle pour diverses variables qui pourraient influer sur ceux-ci. Peu d'auteurs ont essayé d'identifier des facteurs responsables de cet écart. Après avoir montré, par des fonctions de production de l'éducation, que l'école privée améliore les résultats des élèves qui la fréquentent, la décomposition de l'écart moyen de résultat entre ces deux types d'écoles a permis d'identifier que les caractéristiques moyennes, des élèves et des écoles, expliquent une forte proportion de l'écart, mais une portion significative est tout de même expliquée par les différences dans les coefficients des fonctions de production. Lorsque l'on compare le Québec à l'Ontario et à l'Alberta, le réseau public verrait sa performance augmenter s'il faisait face aux mêmes caractéristiques que le réseau de ces deux provinces. Cependant, elle diminuerait s'il adoptait leurs façons d'enseigner. Ce dernier constat est aussi valide lorsque l'on compare les écoles privées du Québec au réseau public de l'Ontario et de l'Alberta. Finalement, le modèle de fonction avec participation endogène à l'école privée n'a pu apporter de résultats concluants quant à la valeur ajoutée de l'école privée. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : PISA 2009, PISA 2012, résultats scolaires, écart de performance entre école publique et école privée, Québec, éducation
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».