Exploring Trends in Education Program Evaluation Models in High Schools: Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze the program evaluation model applied in high school using a bibliometric approach integrated with interpretive analysis. The main problem identified was the importance of understanding the various evaluation models that are often applied in education and their influence on improving the quality of the program. The method used in this study is a bibliometric analysis by selecting 120 articles published between 1985 and 2024 from the Scopus database related to the evaluation of educational programs in secondary schools. Data was collected through a search for articles with relevant keywords, and an analysis was conducted to find thematic trends and collaborations between authors in this field. Data were analyzed using the prism method and the R Studio application with the Bibliometrix::biblioshiny() package to explore thematic trends, author collaboration networks, and conceptual structures. The results show that evaluation models, such as the Outcome-Mediation Cascade (OMC), TADIPHE, and EP_PISTdu, are increasingly relevant in complex educational contexts. The study also found the importance of gender elements in program evaluation, with a focus on equality between women and men. In addition, international collaborations between authors from different countries, such as the United States and Canada, are instrumental in enriching the quality of program evaluation research. This study suggests that the development of more innovative and relevant evaluation models should be carried out to increase the effectiveness of educational program evaluations in the future.
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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 | 0,065 | 0,225 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,181 | 0,248 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».