Enhancing the Mathematics Achievement of Pasifika Students: Performance and Progress on the Numeracy Development Project
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on the analysis of data from approximately 30,000 Pasifika students whose teachers participated in the Numeracy Development Project (NDP) between 2002 and 2005. Most students' performance improved from the beginning of the year to the end, and performance and progress seemed to improve from 2002 to 2005. As a result, the gap between European and Pasifika students appeared to reduce fairly steadily over time. These improvements coincided with changes in the composition of the cohort over time, most notably a reduction in the percentage of students from low-decile schools and an increase in the percentage of students from medium- and high-decile schools. Hence, it is difficult to conclude with any confidence that it is the NDP that is primarily responsible for the improvements. Although the gaps in achievement between European and Pasifika students were not completely eliminated, when these differences were put beside those found in other large-scale studies, it was evident that NDP differences were much smaller (a quarter of a standard deviation compared to a whole standard deviation). The use of an individual, orally presented assessment tool with an emphasis on explaining the strategies used to get answers, rather than a written test on which the number of correct answers is simply totalled, may help to explain the positive outcomes for NDP students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».