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Enregistrement W6940743775 · doi:10.11575/ajer.v59i4.55823

Mathematic Achievement of Canadian Private School Students

2014· article· en· W6940743775 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Calgary · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcademic achievementPrivate schoolSocioeconomic statusStudent achievementSchool systemSecondary education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Very little Canadian research has examined the academic achievement of private school students. Data from The Programme for International Student Assessment (PISA) 2003 were used to examine the achievement of private school students. The study found that private school students outperformed their public school peers. In addition, the students’ morale, motivation, interest in mathematics, expected education, effort invested in the PISA test, and socioeconomic status were significantly and positively related to their academic performance. Surprisingly, the cost of their tuition fees, reported hours spent on math homework, sense of belonging, and higher ratio of instructional time on mathematics were significantly, but negatively, related to the students’ math performance. Au Canada, le rendement académique d’élèves dans les écoles privées a très peu fait l’objet de recherche. Nous avons étudié les données du Programme international pour le suivi des acquis des élèves (PISA) de 2003 pour évaluer le rendement des élèves dans les écoles privées; notre étude est similaire à une étude récente portant sur le rendement académique d’élèves dans les écoles publiques au Canada (Wei, Clifton, & Roberts, 2011). Nos résultats indiquent que le rendement des élèves dans les écoles privées est supérieur à celui des élèves dans les écoles publiques. De plus, nous avons trouvé plusieurs facteurs ayant un effet significatif et positif sur le rendement académique : le moral, la motivation, l’intérêt pour les mathématiques, les attentes quant à leur scolarisation, les efforts consentis pour bien réussir au PISA et le statut socioéconomique. Étonnamment, les facteurs suivants exerçaient un effet significatif, mais négatif, sur la performance des élèves en mathématiques : le cout des frais de scolarité, les heures qu’ils disaient passer à faire des devoirs en mathématiques, le sentiment d’appartenance et un rapport plus élevé d’heures d’enseignement des mathématiques.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,166 · 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.

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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