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Enregistrement W4246957039 · doi:10.1177/016146811511700107

Cautions about Inferences from International Assessments: The Case of PISA 2009

2015· article· en· W4246957039 sur OpenAlexaffabout
Kadriye Ercikan, Wolff‐Michael Roth, Mustafa Asıl

Notice bibliographique

RevueTeachers College Record The Voice of Scholarship in Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Graduation (instrument)Higher educationRanking (information retrieval)JurisdictionInternational comparisonsReading (process)LiteracyScale (ratio)International educationPolitical scienceEconomic growthPublic relationsGeographyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Context Two key uses of international assessments of achievement have been (a) comparing country performances for identifying the countries with the best education systems and (b) generating insights about effective policy and practice strategies that are associated with higher learning outcomes. Do country rankings really reflect the quality of education in different countries? What are the fallacies of simply looking to higher performing countries to identify strategies for improving learning in our own countries? Purpose In this article we caution against (a) using country rankings as indicators of better education and (b) using correlates of higher performance in high ranking countries as a way of identifying strategies for improving education in our home countries. We elaborate on these cautions by discussing methodological limitations and by comparing five countries that scored very differently on the reading literacy scale of the 2009 PISA assessment. Population We use PISA 2009 reading assessment for five countries/jurisdictions as examples to elaborate on the problems with interpretation of international assessments: Canada, Shanghai-China, Germany, Turkey, and the US, i.e., countries from three continents that span the spectrum of high, average, and low ranking countries and jurisdictions. Research Design Using the five jurisdiction data in an exemplary fashion, our analyses focus on the interpretation of country rankings and correlates of reading performance within countries. We first examine the profiles of these jurisdictions with respect to high school graduation rates, school climate, student attitudes and disciplinary climate and how these variables are related to reading performance rankings. We then examine the extent to which two predictors of reading performance, reading enjoyment and out of school enrichment activities, may be responsible for higher performance levels. Conclusions This article highlights the importance of establishing comparability of test scores and data across jurisdictions as the first step in making international comparisons based on international assessments such as PISA. When it comes to interpreting jurisdiction rankings in international assessments, researchers need to be aware that there is a variegated and complex picture of the relations between reading achievement ranking and rankings on a number of factors that one might think to be related individually or in combination to quality of education. This makes it highly questionable to use reading score rankings as a criterion for adopting educational policies and practices of other jurisdictions. Furthermore, reading scores vary greatly for different student sub-populations within a jurisdiction – e.g., gender, language, and cultural groups – that are all part of the same education system in a given jurisdiction. Identifying effective strategies for improving education using correlates of achievement in high performing countries should be also done with caution. Our analyses present evidence that two factors, reading enjoyment and out of school enrichment activities, cannot be considered solely responsible for higher performance levels. The analyses suggests that the PISA 2009 results are variegated with regards to attitudes towards reading and out-of-school learning experience, rather than exhibiting clear differences that might explain the different performances among the five jurisdictions.

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)0,123
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,404
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1230,404
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0090,017
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0040,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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