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Enregistrement W2911347881 · doi:10.5539/hes.v9n1p100

Analysis of Educational Quality, a Goal of Education for All Policy

2019· article· en· W2911347881 sur OpenAlexvenueno aff
Rehaf Madani

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistics Education and Methodologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeclarationGovernment (linguistics)Quality (philosophy)Economic growthInvestment (military)Public relationsProductivityEducation policyHigher educationDeveloping countryPolitical scienceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Education is recognized as a human right since the adoption of Universal Declaration of Human Rights in 1948 besides health and shelter. Education for All Goals was established where more than 150 governments have adopted world declaration on Education for All policy to support the universal right for education. The ultimate goal of many countries is to guarantee the optimum educational access rates for improving the quality. Similarly, quality is reflected by a range of indicators, including government spending on education, student/teacher ratios, teacher qualifications, test scores, and the length of time students spend in school. Every investment must be measured against how it can serve such aspects to ensure the ultimate quality of Education for All programs. Investing in education reinforces a society’s wealth and growth, where individuals can easily improve their own personal efficacy, productivity, and incomes. A major challenge lies in defining the ideal education indicators and circumstances among countries; especially poorly developed countries that strive to establish a quality evaluation theme. Therefore, there is need of multifaceted standpoint and reasoning framework to realize educational policy evaluations that can truly contribute to the improvement of educational situation in developing countries and around the world.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,394
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations254
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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