Conventional Wisdom and Popular (Mis)Understanding of “Failing Schools”
Notice bibliographique
Résumé
While the conception of “failing schools” has proliferated the American public’s (mis)understanding of performance of low-income urban public schools unabated since A Nation at Risk, education literature suggests “failing schools” are not what has been commonly described in conventional wisdom. Here, I begin by conceptualizing conventional wisdom before describing the popular narrative affixed to “failing schools” and briefly discussing the history of standardized assessments implemented to identify “failing schools”. And as the popular conception of “failing schools” position such schools as irredeemable education spaces as evidenced by students’ performance on standardized tests, in this article I attempt to posit a rebuttal to that conventional wisdom, namely that “failing schools” do not exist as isolated institutional sources of academic “failure” but are byproducts of longstanding economic and policy neglect of poor urban communities by policymakers, yet serve as convenient targets for the ultra-wealthy to divert popular attention away from systemic economic inequities which created illusion of “failing schools” to begin with.
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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 | 0,022 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,152 |
| Communication savante | 0,015 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».