WP series: Mathematics Stagnation Nation series: for the USA (Part 4) Math Education stagnations in the USA played more roles than the Common Core math standards impacts for the stagnations on the NAEP 2015, but the math dipping (especially the grade 8) were most likely were due to the Common Core math
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper is an extension of the previous paper by the author on the theme of the math stagnations in almost all developed (OECD) nations internationally, for all developed English -speaking and most of the Latin Ameri can countries. The author has covered this theme for the USA math stagnations in the international math assessments, national NAEP's national math growth stagnations, most of the states' math stagnations , and at least 90 -95% of the large distri cts' (or cities' ) math stagnations over the past 5 -10-15-20 years. In this paper, the author o bserve s and demon strate s the following: 1) the longer the states had stayed with the Common Core math standards, the math grade 4 average and 25 percentile had de clined more than the USA states that had never participated in the Common Core math or those that had opted out by the end of 2014 or so before the NAEP 2015 math dipping happened for both the grade 4 and 8; 2) The similar pattern was also observed for
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle