Comparison of Students’ Math Achievement in Two Nordic Countries: Multi-level Analysis of PISA Results
Notice bibliographique
Résumé
The present study was aimed to investigate whether Finnish and Danish students’ math achievement differed and which student-level factors, if any, explained the achievement gaps and whether teacher participation in decision making and teacher morale, among the school-level factors, explained the achievement gaps in Finland and Denmark. To this end, this study used both student- and school-level datasets of two countries from the Program for International Student Assessment (PISA) 2012 study and employed hierarchical linear models (HLM) – a fully unconditional, a partially unconditional, and a fully conditional model to address the hierarchical structure of research units and importance of predictors of math achievement at each level. Results indicated that Finnish students outperformed Danish peers in math achievement and that between-school homogeneity and gender equity were more salient in Finland than in Denmark. However, the findings of HLM showed that neither teacher participation in decision making nor teacher morale was associated with student math achievement in Finland and Denmark. The findings indicated that neither teacher participation in decision making nor teacher morale translated directly into improved student achievement among Finnish and Danish 15-year-old students, when adjusting for various student and school-level factors. Implications and future studies related to database linking and potential mechanisms, such as school principals’ leadership traits and practices, in the relationships between teacher participation in decision making, teacher morale, and student achievement were briefly discussed.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».