MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3193772815 · doi:10.14393/ufu.di.2021.437

O método de melhoria de resultados na agenda da rede pública estadual paulista: a lógica gerencial na definição da qualidade educacional

2021· dissertation· pt· W3193772815 sur OpenAlexaboutno aff
Sabrina Bucci Rosa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Public Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This master's degree research is attached to the research line "State, politics and education management " of the post graduation program at the Federal University of Uberlândia and aims to investigate which conception of quality that the MMR is used in to advamce SARESP indicators and reach the IDESP's goals? Therefore, it was defined as the main research's direction to analyze the conception of quality on the Method of Improvement of Results (MMR) and its relation with the indicators of SARESP and IDESP;, and, as specific aims of this reseach: to understand the process that placed the external evaluation as the main inductor for education politics focused on quality; to analyze which way the indicators from SARESP and IDESP are used on MMR; to to identify in the analyzed documents the managers' role in the implementation of the method; and; understand the conceptions of quality in order to comprehend the conception defended by the MMR.In order to achieve the intentioned aims, based on Bardin (1977), Cellard (2008), Chizzoti (2000), Marconi and Lakatos (2003), Severino (2007), among others, a qualitative reseach was conducted though biographical and documental research and, to anyone the datas' interpretation, a content's analysis. As theory support these following authors were selected: Adrião and Garcia (2014), Afonso (1998, 2002, 2010, 2012, 2013), Dardot e Laval (2016), Dourado, Oliveira and Santos (2007), Freitas (2002, 2011, 2014, 2015, 2016, 2018), Gentili (1996, 1997), Harvey (2005), Laval (2019), Ravitch (2011), Sander (2007, 2009). The analysis of datas provided the comprehension that the MMR, created by Falconi, consult enterprise from the country, integrates the program management in focus, implemented by the state's education secretary of São Paulo in 2017 and intends to provide the improvement on the learning quality; the program is included in a large group of actions implemented in the local education system, aligned with what is nailed by different multilateral organisms and the neoliberal ideal in a context of advance of the school privatization, and the emphasis in evaluation, control and adoption of management principles from the private company system. The method is inspired by the Total Quality and transposes to the interior of technical schools, activities and terminologies that are used in the management of private companies. The results from SARESP and IDESP, as well from the Evaluation of the learning in process, subsidize the steps and stages of the method. Therefore, we realized that the designed management by the MMR is founded on the productivity logic, the efficiency and efficacy with the intention to increase the SARESP's indicators, reducing the school work during the the school year to the reach of the IDESP' target. Furthermore, it assumes a deconcentration as it transposes to the school the decision about what must be done to improve the results in the school, also, it causes a centralisation with the increase of the management control and with what is done by the schools, it intensificates mechanisms of accountability and ranking.We concluded that, although it defends the improvement of the learning, the MMR reduces the real values to measurable values that are quantitative for patterned tests, not considering important factors and dimensions in and out schools that interfere in the education quality.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0070,026
Communication savante0,0210,021
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEducation and Public PolicyTravaux en français237 207