Essential Policy Intelligence | Conseils indispensables sur les politiques SOCIAL POLICY Warning Signs for Canadian Educators: The Bad News in Canada’s PISA Results
Notice bibliographique
Résumé
The Program for International Student Assessment (PISA) conducts core competency tests that are solid predictors of future economic growth – more so than “input measures, ” such as average years of schooling. PISA assesses the academic ability of 15-year-olds across three subject areas – reading, mathematics and science. While Canada’s outcomes remain well above the OECD average, they have been slipping. Every three years since 2000, PISA has administered tests in these three subject areas, with a rotating focus. The focus for the latest round, in 2012, was on mathematics, with fewer questions posed on the other two subjects. From the respective “base years ” to 2012, Canada experienced statistically significant declines in two of the three subject areas, science and mathematics. There are wide provincial variations in outcomes. For example, Quebec has avoided a decline in its mathematics score over the last decade while all other provinces have seen declines. Prince Edward Island and Manitoba have experienced statistically significant declines in all three subjects. The 2012 results rarely mentioned the relative ability of Canadian schools to overcome the education disadvantage of students from families with low socio-economic status. Canada ranked fifth among OECD countries in terms of minimizing the negative impact of low socio-economic status on mathematics scores. Education is much more than training the next generation’s labour force, but the contribution to economic prosperity from a well-run primary and secondary school system is undeniable. There is solid evidence that economic growth in any country is a function of the academic abilities of This E-Brief benefited from rigorous review by both C.D. Howe Institute analysts and external analysts, some of whom wish to be anonymous. I thank Marie-Anne Deussing for her detailed review of the manuscript. Colin Busby and James Fleming contributed editorial advice and organized preparation of the E-Brief.
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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 | 0,017 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».