Behind the Snapshot: Teachers’ Experiences of Preparing Students in Lower Socioeconomic Status Schools for the Ontario Secondary School Literacy Test
Notice bibliographique
Résumé
The goal of standardized testing is purportedly to equalize the educational landscape for all students, regardless of background. However, the effects of imposing large-scale assessment on students, teachers, and the education system might not always be as positive as organizations such as Ontario’s Education Quality and Accountability Office have acknowledged. This study explored the experiences of teachers preparing students in schools with a high proportion of students from low socioeconomic backgrounds to write Ontario’s Secondary School Literacy Test (OSSLT). To determine the effects of high-stakes standardized tests in Ontario, interviews were conducted with grade ten English teachers preparing students to write the OSSLT from schools identified as having low scores on the OSSLT and Toronto District School Board’s Learning Opportunities Index. The data showed that teachers found the OSSLT to be an ineffective tool to measure literacy and implement changes in the classroom, and represented an increased emotional cost. Both teachers also acknowledged that students’ socioeconomic status and social position prevented them from being able to succeed on the OSSLT, no matter the academic interventions used by teachers and schools. These findings suggest that the increased emotional cost on teachers and low value placed on the OSSLT by teachers is leading to unethical practices in test preparation, which ultimately affects the data collected from the OSSLT, used to inform educational policy in Ontario.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».