MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403315163 · doi:10.7459/wse/240104

Equity, Standardization, and Educators’ Perspectives on the Enactment of Large-Scale Standardized Testing: A Case Study of Urban Schools in Ontario, Canada

2024· article· en· W4403315163 sur OpenAlexaboutno aff
Goli Rezai-Rashti, Allison Segeren, Shirin Abdmolaei

Notice bibliographique

RevueWorld studies in education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationEquity (law)Scale (ratio)Standardized testSociologyPolitical scienceGeographyMathematics educationPsychologyLawCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the perspectives and experiences of teachers in urban high schools in relation to performance-based accountability systems in Ontario, Canada. Drawing on policy enactment theory to capture how standardized testing policies are taken up by teachers, we seek to conceptualize teachers as front-line policy enactors who play a significant role in the policy process. We capture the complex and differentiated responses to testing policies that teachers in our study took by drawing on the typology of policy actors developed by Ball, Maguire and Braun (2012) that positions teachers as narrators, enthusiasts, critics, and receivers of policy. This typology is used as a heuristic device to structure the detailed description of policy actors’ work that emerged from our data. This paper provides significant insight into the implications of large-scale standardized testing policies for educators and equity-deserving students from the perspectives of urban educators.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,634
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld studies in educationMême sujetEducational Assessment and ImprovementTravaux en français237 207