Notice bibliographique
Résumé
Purpose To advocate educational improvement science (EIS) as an emerging transdisciplinary field, I reflect on the three major pathways of educational advancement in human history, discern the misuses and pitfalls of reform, and theorize how education can be improved to better serve its mission. Design/Approach/Methods Employing a multiperspectival approach, I critically re-examine educational reforms and improvements worldwide and conceptualize the emerging transdisciplinary field through an extensive literature review, etymological analysis, international comparisons, and socio-historical, -cultural and -philosophical reflections. Findings In this paper, I advance the concept of neo-improvementalism for EIS by elucidating its philosophical assumptions, disciplinary fundamentals, and theoretical frameworks through historical and comparative lenses. I identify and construct disciplinary knowledge of EIS comprising two categories, namely, subject matter knowledge and profound knowledge, adopted from improvement science. I then highlight three methodological approaches of EIS and the building of professional improvement communities empowering individual and institutional improvement capabilities. I propose that EIS is the art of the improving organization for classes, schools, and/or more broadly defined educational agencies. Originality/Value This study recognizes the significance of EIS and research thereon, especially discipline-building and exploration based on local characteristics in a global vision, and the cultivation of new frontiers of educational research and practices.
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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 | 0,024 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,053 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».