Do Education Systems Count
Notice bibliographique
Résumé
The program for this conference on empirical issues in Canadian Education offers a picture of the national and provincial policy and program agenda. Queens University’s John Deutsch Institute, Statistics Canada, WRNET and Arthur Sweetman and Patrice de Broucker are to be congratulated for giving us an opportunity to discuss these critical issues. This conference is very important as it creates a forum for empirical story telling, an important event for class rooms, schools, at the school trustees tables, ministries of education and in the federal government’s support of human resource development, innovation and the new economy, filling data gaps and scholarly research. In this paper I am suggesting that we need to better understand where teaching and learning performance management data fits in and how are education leaders using or not using data as we work to strengthen empirical research in Education. I am also putting forward the argument that we need to support the creation of research databases that will make data about the K-12 educational system in British Columbia and elsewhere available, in a user-friendly way, to school districts and schools, researchers, policymakers and other qualified individuals and organizations in a wide range of social science specialty areas, subject to privacy and confidentiality guidelines. This paper is not a criticism of our current assessments initiatives. It attempts to take a first look at an under examined corner of our practice – performance measurement and the organization of teaching and learning in our schools. At Edudata Canada we are working with academic, school district and policy partners to make developmentally focused analyses feasible, that is, making it possible to link changes over time in student-level outcomes (achievement, attitudes, course taking, etc.) to systemic initiatives. In several jurisdictions outside British Columbia, student-level outcome data is either not available, 3 or it cannot be linked to the appropriate variables at the student level. Reports and analyses issued by ministries of education as well as by national and international organizations such as
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».