Evidence-Based Policy Development for Literacy and Numeracy
Notice bibliographique
Résumé
2 The title of this presentation is Evidence-Based Policy Development for Literacy and Numeracy and while the focus of this conference is how, through policy and practice we can improve literacy and numeracy levels across Canadian provinces, the question of policymakers’ use of research-based evidence is broader than literacy and numeracy. So I suppose I could be giving this paper at a similar conference on special education or any other area of education, for that matter. The paper will not, therefore focus exclusively on literacy and numeracy, but on the role of evidence in education policy development generally. This paper is organized in three parts. First, I want to give you some background on how the Canadian educational policy context has changed and describe why I was interested in conducting research on the question of “what counts as evidence for education policy making”. In the second part of the presentation I’ll share some of the findings from this research. Finally, I’ll discuss how I think we can understand education policy making as it exists today and suggest ways in which it could be different.
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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 | 0,128 | 0,321 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».