Dans quel pays et établissements les élèves défavorisés réussissent-ils ?
Notice bibliographique
Résumé
D’apres les donnees de l’enquete PISA, en moyenne, dans les pays de l’OCDE, trois eleves sur quatre se situant dans le quartile inferieur du statut socio-economique n’atteignent au mieux que le niveau de competence de base (niveau 2) en comprehension de l’ecrit, en mathematiques ou en sciences. Cependant, en Allemagne, au Canada, en Coree, au Danemark, en Estonie, en Finlande, a Hong-Kong (Chine), en Irlande, au Japon, en Norvege, aux Pays-Bas, a Singapour, en Slovenie et au Viet Nam, plus de 30 % des eleves defavorises atteignent au moins le niveau 3 de competence dans l’ensemble des domaines d’evaluation de l’enquete PISA 2015 – et peuvent donc etre consideres comme « resilients sur le plan scolaire ». Au niveau 3 de competence, les eleves commencent a faire preuve de capacites a : degager la signification d’un texte et parvenir a une comprehension detaillee a partir de multiples fragments independants d’information en comprehension de l’ecrit ; etablir des relations proportionnelles et se livrer a une interpretation et un raisonnement simples dans le cadre de la resolution d’un probleme mathematique ; et apprehender des sujets qui ne leur sont pas familiers en sciences – autant de competences au fondement de la reussite et de la poursuite de l’apprentissage tout au long de la vie. D’apres les donnees collectees sur une periode de dix ans dans le cadre de l’enquete PISA (en 2006, 2009, 2012 et 2015), plusieurs pays sont parvenus a accroitre le pourcentage d’eleves resilients sur le plan scolaire parmi ceux se situant dans le quartile inferieur du statut socio-economique.
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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».