Defining Quality in Primary and Secondary Education
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to explore the conceptual content of the term ‘quality’ in primary and secondary education through the content analysis of 32 scientific publications. The analysis of the qualitative data is based on the methodology of grounded theory, revealing 21 major dimensions of quality with a high frequency of occurrence that are divided into five broader categories. The first category, ‘learning environment,’ includes psychosocial elements, physical elements, respect for diversity and collaboration, sharing, and team spirit. The second category, ‘learning content,’ includes student-centred pedagogy, well-structured knowledge base, continuous curriculum improvement, interest in all students, and life skills. The third category, ‘processes,’ includes teaching, learning, assessment, support, and supervision. The fourth category, ‘students,’ includes involvement/participation, feedback, challenging learning activities, and improved learning outcomes. Finally, the fifth category, ‘teachers,’ includes knowledge of educational context, content, curriculum, and pedagogy, pedagogical skills, emotional/management/reflection skills, and teacher professional development. According to the main findings, from the category ‘learning environment,’ the dimension concerning the psychosocial elements prevails in the literature; from the category ‘learning content’, the dimension of student-centred pedagogy prevails; and from the category ‘processes’, three dimensions prevail: the first is related to support and supervision and the other two are related to teaching and assessment. From the wider category ‘students,’ the dimension relating to improved learning outcomes prevails. Finally, in the category ‘teachers,’ two dimensions prevail: the first concerns skills (emotional, management, reflection), and the second dimension concerns knowledge of the educational context, content, curriculum, and pedagogy.
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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 | 0,027 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».