What needs to happen for school autonomy to be mobilised to create more equitable public schools and systems of education?
Notice bibliographique
Résumé
The series of responses in this article were gathered as part of an online mini conference held in September 2021 that sought to explore different ideas and articulations of school autonomy reform across the world (Australia, Canada, England, Ireland, the USA, Norway, Sweden and New Zealand). It centred upon an important question: what needs to happen for school autonomy to be mobilised to create more equitable public schools and systems of education? There was consensus across the group that school autonomy reform creates further inequities at school and system levels when driven by the logics of marketisation, competition, economic efficiency and public accountability. Against the backdrop of these themes, the conference generated discussion and debate where provocations and points of agreement and disagreement about issues of social justice and the mobilisation of school autonomy reform were raised. As an important output of this discussion, we asked participants to write a short response to the guiding conference question. The following are these responses which range from philosophical considerations, systems and governance perspectives, national particularities and teacher and principal perspectives.
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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 | 0,040 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,032 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».