ERIC ED532562: The OECD, PISA and the Impacts on Educational Policy
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale assessment regularly takes place in most jurisdictions across Canada, a fact not lost on the Fraser Institute and other right wing think tanks such as AIMS (Atlantic Institute for Market Studies) which use the test results as the primary basis for compiling school rankings at both the elementary and secondary level (see Gutstein, 2010). The frequency of external testing at different levels (provincial/territorial, national, international)--coupled with the high visibility accorded by the mainstream media to the results, usually in the form of league tables, and the imperatives of short term political mandates--have all contributed to a focus on improving one's position within the list of rankings, as well as to a narrow focus on the tested subjects--math, science, reading. In this era of accountability-by-numbers, the elevated status accorded to large-scale external assessments such as PISA (Programme for International Student Assessment) results is symptomatic of a trend towards data-driven policy initiatives in education, and the need for regular sources of outcome data to constantly feed narrow indicators of accountability. The dilemma facing teachers and teaching, a profession "typically driven by ethical motive or intrinsic desire," is that it is caught between two competing forces in schools: "Teachers try to balance their work between the moral purpose of student-centred pedagogy within education as a public good, on one hand, and the drive for higher standards through perceived efficiency of the presentation-recitation mode of instruction and the perspective of education as a private good." This publication discusses the following topics: (1) Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD)--education indicators and international surveys; (2) PISA's impact on education policy; (3) PISA criticisms at a glance; and (4) Some observations on PISA's influence in Canada. (Contains 3 endnotes and 40 references and sources.)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».