Notice bibliographique
Résumé
Educational outcomes are mostly studied in the short term (i.e. during the same phase of schooling). This paper focuses on the longitudinal monitoring of the mathematical knowledge of the same generation of pupils. At the school level, this can be performed by teachers, and at the state level by relevant institutions or experts in the field. Monitoring the progress in pupils’ attainments is one way of determining and assuring the school’s quality educational work. At the state level, pupils in Slovenia take National Assessments of Knowledge which can be used to monitor progress within the same generation of pupils. The introduction explains the difference between internal and external assessment and presents studies that focus on comparing the attainments in both types of assessment. This study focuses on the same generation of pupils, monitoring their attainments in mathematics in the 6th and the 9th year of schooling. The aim was to determine whether there was a gap between internal and external assessment. The research into external assessment was based on the attainments on the National Assessment of Knowledge in Mathematics, while the research into internal assessment was based on the pupils’ final school grades in the same subject. It has been determined that more than half of the pupils would have the same final grade in the internal and external assessment; less than a fifth of the pupils would have received a lower grade in the external assessment, and just over a quarter would have received a higher grade in the external assessment, compared to the internal assessment.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».