Global Diffusion of Montessori Schools
Notice bibliographique
Résumé
Montessori education is distinct for its implementation in 154 countries around the world. Lacking a Montessori trademark or comprehensive overseeing body, the expansion of the Montessori approach has often been diffuse and fragmented among competing organizations. The absence of centralized, accurate, and consistent accounting has made it difficult to document the scope, growth trends, and diverse populations of students served in Montessori schools. The primary objective of this study was to gather evidence to support a robust estimate of the number of Montessori schools worldwide. This estimate relies on national and regional organizations’ broadest definitions of what constitutes a Montessori program. The study included two components: a survey of regional and national Montessori organizations and supplemental sources, including other published estimates and direct inquiries within key countries. Multiple sources allowed for triangulating data to reach a more confident estimate for the number of schools in each country and for synthesizing global perspectives on significant elements of Montessori fidelity worldwide. Through these sources, we document a total of 15,763 Montessori schools around the globe, roughly 9% of which are government funded. Countries with the largest number of Montessori schools are the United States, China, Thailand, Germany, Canada, and Tanzania; the United States, Thailand, the Netherlands, and India have the largest number of government-funded or public Montessori programs. Results of the fidelity analysis identified six practices that emerge consistently as central pillars of Montessori implementation.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».