Behind teaching excellence: How to improve the quality of education for all Colombians
Notice bibliographique
Résumé
La educación conjuntamente con las ventajas geográficas, la riqueza natural y la madurez institucional es uno de los factores más importantes para el progreso económico regional y nacional (Barro, 1991; Mankiw, Romer y Weil, 1992; Gennaioli et. al, 2013). Aunque la cantidad de educación medida en años promedio de escolaridad de la fuerza de trabajo, por ejemploincide en la productividad y el crecimiento económico de una nación, varios estudios han encontrado que el impacto de la calidad educativa sobre esas variables es mucho mayor (Hanushek y Kimko, 2000; Hanusek y Woessmann, 2012; Hanushek, 2013). Ahora bien, es natural que en etapas iniciales de procesos de desarrollo económico, las políticas educativas de los países se centren en mejorar indicadores de cobertura, promoción y graduación escolar. Una vez se logran estos hitos, el progreso económico continuado requiere consolidar sectores productivos intensivos en mano de obra calificada que generen alto valor agregado. Para esto, resulta fundamental la calidad educativa. Un énfasis continuo en la calidad le ha permitido, por ejemplo, a Singapur, Finlandia, Canadá (particularmente la provincia de Ontario) y Corea del Sur los cuatro países que hoy tienen el mejor desempeño en pruebas de conocimiento internacionales trascender, en periodos de tiempo relativamente cortos, procesos productivos precarios y de poco valor agregado, hasta convertirse en naciones del conocimiento.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».