Applications for Raising Academic Performance in Terms of Equal Opportunities in Education in Countries with High Achievement in PISA
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to analyse the applications for raising students' and schools' academic performance in the context of equal opportunities in education in such countries as Canada, Finland and Singapore with high achievement in PISA (Programme for International Student Assessment) in 2018 and thus to make recommendations to our country- Türkiye. A qualitative study method was used in this current study. Document analysis technique, a method of qualitative study, was used in collecting the data. The data collected were then described under certain headings through descriptive analysis. The applications for raising academic performance in the context of equal opportunities in education in certain countries with high achievement in PISA (2018) were analysed under the headings of 'applications of academic support for students in the context of equal opportunities in education in the countries' and 'applications of academic support for schools in the context of equal opportunities in education in the countries'. It was found in consequence that mostly local or school-based applications were available for students and schools in the countries. It is evident that applications are performed within a system. Interventions are made according to feedback. All the stakeholders take on active roles in the process. More systematic and local configuration involving all the stakeholders is needed in our country.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| 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 | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».