Schulqualität als Resultat einer Verschränkung von Systemebenen. Datengestützte Schulentwicklung in der Provinz Alberta, Kanada
Bibliographic record
Abstract
Am Beispiel der datengestützten Schulentwicklung in der kanadischen Provinz Alberta zeigt der Beitrag auf, wie ein „komplexes adaptives System“ im Sinne der Kybernetik dazu beitragen kann, dass das Lernen von Schüler*innen sich durch die konzertierten Bemühungen aller Professionellen im System verbessert. Dazu müssen „Daten als Fakten“ in Verbindung gebracht werden mit Beobachtungen und Wahrnehmungen professioneller Akteure im System, die auf (horizontal) und zwischen (vertikal) allen Ebenen so zusammenarbeiten, dass sie regelmäßig digital zur Verfügung gestellte Daten gemeinsam interpretieren, um daraus strategische Handlungsschritte abzuleiten, die dann in professionellen Lerngemeinschaften umgesetzt werden. Das daraus resultierende komplexe adaptive System geht über das traditionelle Verständnis von Kybernetik hinaus, weil es die Stärke systematischer Datennutzung mit der Stärke menschlicher Kooperation systematisch zum Nutzen der Lernenden in Beziehung setzt.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".