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Enregistrement W4404900540 · doi:10.46827/ejes.v11i12.5673

IS REDOING FIRST YEAR OF HIGH-SCHOOL USEFULL? / EST-CE UTILE DE REDOUBLER SA PREMIÈRE ANNÉE DU SECONDAIRE (ÉTUDE DE CAS)?

2024· article· en· W4404900540 sur OpenAlexaff
Arnaud Cabanac, Richard Têtu, Proteau Geneviève, Jacques Patricia, Michel Cabanac

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Education Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Learning Practices
Établissements canadiensUniversité LavalCampbell Scientific (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesMathematicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>At the end of a school year, emotion, self-esteem, knowledge are considered by a teacher to decide whether a student is promoted or not. The aim of the study was to seek the success of students 12- to 14-year-olds who had failed a given course in the first year of high school and were still registered for a higher course in the second year of high school. Students were evaluated by their regular teachers over the years, and report cards were analyzed. Failing students were students with mean marks below 60 p.100 in a topic. No help was given during summertime. Still, students were more likely to achieve success the following year at that higher level, regardless of the topics. Up to 71 p.100 had recovered from their misunderstanding in the second semester of high school the next year. If we consider the less weak students, thus those who had failed year 1 with marks below 60 p.100 but above 49 p.100, nearly 80% of the students had recovered from their misunderstanding in the second semester. This study supports the idea that the relationship to knowledge should change in schools. We believe that intrinsic motivation may need enough time to occur at such an age. We also believe that the strong extrinsic motivation given by the teachers and the school institution of the school under scrutiny is recommended.</p><p> </p><p><strong> Article visualizations:</strong></p><p><img src="/-counters-/soc/0736/a.php" alt="Hit counter" /></p>

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
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