Supporting Data-Driven Decision Making in a Canadian School District
Notice bibliographique
Résumé
A main objective in educational settings is to build system and school capacity in data driven decisionmaking and evidence-informed practice in support of the development, monitoring, and measuring of initiatives targeted to support student achievement and well-being.In 2016-2017, the Ottawa-Carleton District School Board (OCDSB) implemented an innovative Data Support Model to provide support to senior staff, school administrators and teams of educators: (1) in the exploration/understanding of data reflecting student achievement/attitudes/ demographics, (2) in the design of school-specific initiatives, and (3) through the development of online and interactive data resource tools.This paper discusses the conceptual framework and collaborative approach of the model, as well as the use and impact of the model.The results indicate a strong positive relation between the Data Support Model and improved Data Literacy at both a systemand school-level.Implications and opportunities for model improvement and growth are discussed.There has been considerable commitment from participants and a continued desire to grow and enhance this model.With time, it is anticipated that student outcomes will also be positively impacted.This approach is unique to this school district and as such, can serve as a valuable model to other school districts.
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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 | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».