Un autre regard sur les réponses des élèves canadiens au test PISA de 2003 à 2015
Notice bibliographique
Résumé
Le Programme international pour le suivi des acquis des élèves (PISA) a pour objectif de produire des indicateurs sur les habiletés et les connaissances qui contribuent au succès des élèves, des écoles, des systèmes éducatifs et des environnements d’apprentissage (CMEC, 2015, p. 7). Depuis 2000, l’enquête du PISA est planifiée à tous les trois ans pour les élèves de 15 ans en ciblant spécifiquement les matières suivantes : la compréhension de l’écrit, la culture mathématique et la culture scientifique. Dans le cadre de la dernière passation, les résultats des Canadiens à cette enquête ont été salués dans l’ensemble du pays : les élèves se classent dans le groupe des pays les plus performants pour toutes les disciplines couvertes. Par contre, le taux de participation des écoles ainsi que les taux d’exclusions des élèves au regard de divers handicaps, qui pourraient éventuellement avoir un impact sur les résultats et le classement international, ont été critiqués à travers le pays. Cette présentation a comme objectif d’étudier le rendement des élèves canadiens au programme international des acquis scolaires (PISA) entre 2000 à 2015 en fonction de différentes caractéristiques relatives à la participation des écoles et au taux d’exclusion des élèves présentant certains handicaps. Des modèles de régression linéaire à niveaux multiples sont utilisés à cette fin.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 ».