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Enregistrement W4239678681 · doi:10.4324/9780203974490

Changing the Subject

2005· book· en· W4239678681 sur OpenAlexaboutno aff
J. Myron Atkin, Paul Black

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubject (documents)Computer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Change in education is too often a process which enthusiasts, ranging from top policy makers to groups of teachers, plan and drive forward, but in which they all find unexpected pitfalls. Every innovation depends on the commitment of schools and teachers to make it work. But often that commitment is lacking, or is less than total, or it turns to fustration as events develop. This book is based on a set of stories from teachers and education professionals in thirteen OECD countries. Twenty-three case studies of educational innovation in science, mathematics and technology have involved school teachers, inspectors, academics (both subject specialists and educational researchers), policy makers and advisors. The case studies come from Australia, Canada, France, Germany, Ireland, Japan, the Netherlands, Norway, Scotland, Spain, Switzerland and the USA. Drawing on this rich variety of material the authors concentrate on the origins and purposes of innovation within and across the science, mathematics and technology curricula. They consider the conceptions of the three subjects, along with issues of teaching, learning and assessment, and explore the involvement of both teachers and students. They reflect on the various strategies adopted to cope with or bring about change, and offer valuable insights to advisors, developers, policy makers and practitioners, both in schools and outside. The writing team includes Paul Black, King's College London; Mike Atkin, Stanford University; Raymond Duval, University of Lille; Edwyn James, Consultant, OECD; John Olson, Queen's University of Kingston, Ontario; Dieter Pevsner, Consultant, London; Senta Raizen, National Centre for Improving Science Education, Washington; Maria Saez, University of Valladolid, Spain; and Helen Simons, Southampton University. Published in association with the OECD

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,011

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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