A Cross-cultural Evaluation Conversation in India: Benefits, Challenges, and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Through a guided discussion, this article explores a five-year cross-cultural evaluation relationship comprising multiple projects involving an evaluator from Canada and a group of Indian colleagues working on educational reform in India. The initiative was funded through a multilateral consortium of donors and involved Western evaluation specialists working in collaboration with Indian colleagues to (a) develop evaluation capacity within the country and (b) produce evaluative knowledge about education quality initiatives associated with large-scale educational reform. This article is based on a conversation between the principal investigator from Canada and three Indian colleagues who had been involved in all phases of the work. It focuses on their respective perspectives and experiences, including the benefits obtained and the challenges encountered in the process of bridging Western and Indian knowledge systems. The article begins with background about the initiative and continues with a conversation among the participants about their cross-cultural evaluation experience. It concludes with an analysis of the issues that emerged and generation of lessons learned for evaluators interested in cross-cultural evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,111 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,058 | 0,025 |
| Communication savante | 0,022 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».