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Enregistrement W6917407275 · doi:10.57912/23865765

An evaluative study of the school improvement process in Prince George's County Public Schools, Maryland

2023· dissertation· en· W6917407275 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmerican University Research Archive · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendanceTest (biology)Process (computing)Academic achievementState (computer science)Descriptive statisticsAptitudeSchool dropout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem. The purpose of this study was to evaluate the school improvement process in Prince George's County Public Schools. The study sought answers to the following six questions. During the period of implementation of the Comer Process and the School Improvement Program, to what extent is high school attendance and dropout rate meeting or exceeding state standards? To what extent do Scholastic Aptitude Test scores meet or exceed state standards? During the period of implementation of the School Improvement Process, to what extent are students meeting or exceeding state standards on the Maryland Functional Tests in reading, mathematics, writing, and citizenship? During the period of implementation of Effective Schools Process and Comer Process, to what extent are elementary schools meeting or exceeding state standards for student attainment and attendance? During the period of implementation of Effective Schools Process and Comer Process, to what extent are students in meeting or exceeding state standards in reading, writing, language usage, mathematics, science and social studies? To what extent do school improvement projects/programs impact student performance? Methodology. Descriptive statistics were used to evaluate data from the Maryland State Performance Report. The student performances on the Maryland State Performance Assessment Program, Maryland Functional Tests, as well as student dropout rate, attendance, and attainment, were compared to state standards. The student performances in the Authentic Teaching Learning and Assessments for all students (ATLAS) school, Milliken II schools, and a university high school program were compared with the average student performance in Prince George's County Public Schools. Results. The findings indicated student performance in Prince George's County Public Schools did not meet or exceed state standards in most categories. The ATLAS project student performance was below the average of Prince George's County Public Schools. The Milliken II High Schools performed below state standards on most categories. The university high school met or exceeded state standard percentage in all categories except attendance. Conclusion. The School Improvement Process in Prince George's County Public Schools has not made a positive impact on student performance, despite the plan's stated primary goal: "Student achievement will meet or exceed state standards." The evaluation of the School Improvement Process in this study was made solely on the basis of the failure of student performance to meet state standards in most categories.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,371 · 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

Citations0
Publié2023
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