MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3125010458

The Impact of Schooling Intensity on Student Learning: Evidence from a Quasi-Experiment

2017· preprint· en· W3125010458 sur OpenAlexaff
Vincenzo Andrietti, Xuejuan Su

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Choice and Performance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)Natural experimentGermanMathematics educationStudent achievementTest (biology)Demographic economicsIntensity (physics)Track (disk drive)Academic achievementPolitical sciencePsychologyEconometricsEconomicsGeographyMathematicsComputer scienceStatisticsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper uses data from a quasi-natural policy experiment in Germany to examine the impact of schooling intensity on student achievement. The policy experiment, which we call the G8 reform, compresses secondary schooling for academic-track students from nine to eight years. At the same time, it keeps the amount of academic content required for graduation fixed, resulting in an increase in schooling intensity per school year. Using German extension of the PISA data, we find that the increased schooling intensity associated with the reform improves student test scores on average, but there is significant heterogeneity across students depending on their characteristics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetSchool Choice and PerformanceTravaux en français237 207