Secondary Education (High School) in China
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Secondary education or high school in China refers to the general upper secondary educationUpper secondary education, which aligns with the International Standard Classification of EducationInternational Standard Classification of Education (ISCED) (ISCED) Level 3. In China, this stage typically includes students aged 15 to 18 years old, corresponding to grade levels 10 to 12, and excludes vocational educationVocational education. This chapter reports the current stage of China’s high school education, focusing on the key themes of educational effectiveness and resource allocation. It utilizes data sourced from the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD)Organization for Economic Co-operation and Development (OECD), the 2018 PISA database, and official statistics from the Ministry of EducationMinistry of Education (MOE) of China (MOE) and other countries. The data indicates that, in international comparisons, Chinese high school students lead in gross enrollmentEnrollment rates, graduation ratesGraduation rate, and academic performancePerformance. Notable accomplishments in educational infrastructureInfrastructure, such as science labs, multimedia-equipped classrooms, and widespread Wi-Fi accessAccess in schools, are also highlighted. Nevertheless, compared to many developed countries, China faces challenges in several key indicators, including the total spending per full-time student, the proportion of teachers holding a master’s degreeDegreemaster’s degree or higher, and the percentage of students gaining admission to top 4-year universities. This chapter also presents best practices and inspiring stories and within China’s high school education, and it examines recent trends through the lens of the latest research, national policies, and recommendations for the future.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,002 |
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 découle