Notice bibliographique
Résumé
Many accountability systems use data from large-scale assessments to make judgements about school performance. In Ontario, school performance is often assessed using the percentage of proficient students (PPS). The purpose of this study was to shed light on the degree and frequency of changes from year to year in the percentage of proficient students, at a school, in the areas of reading, writing and mathematics for both grades 3 and 6 in Ontario from 2006 to 2010. A second purpose was to assess the influence of cohort size on the variability in scores from year to year. Once schools not having data for 5 consecutive years and outliers were omitted secondary data analysis was used to examine nearly 3000 schools in each subject and grade. For the first part of the study, descriptive statistics and frequencies were the main method of examination. In the second part of the study, variance scores and correlations were used in order to understand the relationship between changes in PPS and cohort size. Findings revealed that changes in school scores from year to year are very large for many schools. Approximately 50 percent of schools experienced changes in PPS greater than 10 percent in any given year. When examining how often, from 2006 to 2010, a school experienced a similar amount of change – generally, both the smallest and largest change categories had a larger percentage of schools experiencing a similar amount of change for two and three years. Very seldom did schools experience the same degree of change in PPS across all 5 years. Results from correlations revealed a significant and inverse relationship between average cohort size and variability in PPS. Considering over 80 percent of schools have 60 or fewer students in a cohort the unpredictability in PPS may prove to be quite frustrating to schools and confusing to stakeholders. Annual PPS scores appear to be a poor indicator of real school performance, and their use to rank or rate schools should be avoided. Recommendations are made about using PPS to report school level results for EQAO, schools and the public.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 tête enseignante, 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 ».