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Enregistrement W4399452082 · doi:10.55016/ojs/ajer.v60i4.55980

Education Reform: The Effects of School Consolidation on Teachers and Teaching

2015· article· en· W4399452082 sur OpenAlexaffvenue
Barbara Barter

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsolidation (business)RestructuringAccountabilitySociologyPedagogyArgument (complex analysis)Education reformPolitical sciencePublic administrationPrimary educationEconomicsMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At least as early as the nineteenth century, the two most related approaches to societal improvement have been restructuring and systemic reform. For education, that has meant school closures as well as consolidation of schools and school districts. Although there exists a substantive literature on educational reform there appears to be little discussion on the impact such actions have on schools. This paper briefly describes research on current issues in rural education with a focus on consolidation. The methodology emphasizes teachers’ knowledge of practice and is followed by the findings, which highlight the impact these reforms have on practicing teachers. The argument is made that government reforms have adopted consolidation of schools and districts as a primary strategy for fiscal accountability. This focus singles out economics, while excluding the cultural and social context embedded within schools and central to the communities in which the schools are situated. In this paper, the argument put forth is that consolidation as a single-minded strategy of education reform is an inadequate framework that places teachers’ work and student learning at risk. The accounts of practicing educators speak for using consolidation only where absolutely necessary and maintaining as many small schools as possible.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,015
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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