Notice bibliographique
Résumé
This chapter considers the nature of evidence in education and discusses the effectiveness with which it is produced, shared and used within and across different elements of the system. It focuses on mainstream school education – that is, the system that supports children and young people though their years of compulsory school learning. It is based primarily on the English context, but also includes illustrations and developments from other UK countries. It also provides some comparative illustrations from the province of Ontario in Canada, which has a relatively well-developed system supporting educational evidence use in policy and practice. Education is compulsory in England from the ages of five to 18 (a young person must remain in some form of learning, either academic or work based, between the ages of 16 and 18). Education is a critical gateway to young people securing economic independence in adulthood, progressing in their careers and ambitions and contributing to society as effective citizens. Education has an essential role to play in creating the conditions for social mobility and equity by enabling young people to reach their full academic and personal potential and by reducing economic and social inequality. Yet there remains a stubborn and persistent ‘attainment gap’ between young people from affluent and disadvantaged backgrounds, which typically widens as they progress through their school careers (see, for example, Andrews et al, 2017). In terms of evidence, there is much that is not yet fully understood about how best to support every child to succeed, although, as we outline later, the evidence base is improving.
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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 | 0,302 | 0,641 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,024 |
| Communication savante | 0,042 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».