MANAGERIAL STRATEGIES TO ENSURE ACCESS TO EDUCATION IN THE PANDEMIC CONTEXT
Notice bibliographique
Résumé
The article presents the conclusions of a research carried out in 2021, in Iaşi County, in order to identify the managerial steps used by disadvantaged school principals in order to ensure access to education for all children. The data collection strategy aimed at a mixed design (quantitative and qualitative) and took place in six disadvantaged schools in Iaşi County, three in urban areas and three in rural areas. Approximately 5,000 children study in these schools, from preschool to high school. 18 databases were analyzed on students’ school results, the remedial programs implemented and the digital technological resources used by schools to ensure equal access to education. The quantitative data were correlated with the qualitative data obtained from the six interviews conducted with school principals. The research findings illustrate that the COVID-19 pandemic has exacerbated problems with access to education. Thus, a quarter of students studying in the six schools included in the research (1167 children out of a total of 4714) studied in the first semester of the 2020-2021 school year only through educational packages and did not benefit from online courses, interaction with colleagues and teachers for an entire semester. Educational projects have been initiated to reduce the negative effects, but the problem remains with lasting consequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».