The International Science and Evidence-based Education Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Education is indispensable for the flourishing of people from all backgrounds and stages of life. However, given the accelerating demographic, environmental, economical, socio-political, and technological changes—and their associated risks and opportunities—there is increasing consensus that our current educational systems are falling short and that we need to repurpose education and rethink the organization of learning to meet the challenges of the 21st century. The United Nations Educational Scientific and Cultural Organization (UNESCO) “Futures of Education” initiative was formally launched at the United Nations General Assembly in 2019 to provide such a vision of education for the future. The International Scientific and Evidence-based Education (ISEE) Assessment synthesizes knowledge streams generated by different communities and stakeholders at all levels and scales and will thereby essentially contribute to re-envisioning this future of education. The overall aim of the ISEE Assessment is to pool the expertise from a broad range of knowledge holders and stakeholders to undertake a scientifically robust and evidence-based assessment in an open and inclusive manner of our current educational systems and its necessary reforms. In this commentary, we discuss the aims and goals of the ISEE Assessment. We describe how the ISEE Assessment will address key questions on the purpose of education and what, how, where and when we learn, and evaluate the alignment of today’s education and theory of learning with the current and forthcoming needs and challenges and to inform policymaking for future education.
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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 | 0,258 | 0,545 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,023 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».