The politicization of PISA in evidence-based policy discourses
Notice bibliographique
Résumé
Education reform efforts stemming from the Programme in International Student Achievement have strengthened in recent years, particularly in response to the growth of global references societies – high achieving educational jurisdictions such as Finland, Hong Kong-China, and more recently Estonia and Singapore. Despite political rhetoric, evidence-based policy development associated with this international benchmark measure is rarely, if ever, a neutral enterprise that is guided by the best available evidence. Indeed, political discourse and policy framing surrounding PISA often results in the selective use of results to justify contested policy reforms. Brief cases from Japan, Sweden, and Canada illustrate how national policies have been adopted that are not grounded, and may even run counter, to research findings. The discussion examines the politicization of PISA and its symbolic role in adding legitimacy to education reform agendas. Collectively, the analysis offers an alternative perspective to the popular notion that PISA guides evidence-based decision-making.
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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 | 0,286 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,127 |
| Communication savante | 0,039 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».