L’equitat educativa des de l’autonomia reflexiva dels docents
Bibliographic record
Abstract
L’expansió de la rendició de comptes (accountability) ha alimentat el debat sobre les conseqüències de l’anomenat Estat avaluador en l’autonomia professional dels docents, en què ha predominat una visió negativa i recelosa. Tanmateix, cal diferenciar dos grans models de rendició de comptes en educació: a) el model neoliberal que promou la publicació de rànquings d’escola i la pressió pels resultats, i b) el model de responsabilització del professorat derivat d’avaluacions diagnòstiques internes que fan activar l’autonomia reflexiva dels docents i iniciar processos de reestructuració i innovació global de l’escola. El primer model condueix a la desprofessionalització docent i la laminació de la seva autoritat pedagògica. El segon model, en canvi, pot potenciar la reprofessionalització i un nou sentit de la funció pública dels equips docents. El moviment de «reestructuració genuïna» de les escoles amb canvis i innovacions des de baix (bottom-up) en seria un exemple d’autonomia reflexiva que incorpora l’equitat com a objectiu central. Tanmateix l’efecte escola i l’efecte professorat sobre l’equitat és poc conegut per la comunitat educativa per l’escassa recerca feta a Catalunya i la timidesa de les polítiques educatives d’equitat. Paraules clau: Autonomia docent, equitat educativa, equips docents, canvi educatiu, professionalitat reflexiva, rendició de comptes.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".