Mitä PISA mittaa : mitä PISA ei todellakaan mittaa?
Bibliographic record
Abstract
PISA-tutkimusohjelma toteutetaan kolmen vuoden välein ja siinä selvitetään, miten 15-vuotiaat nuoret hallitsevat tulevaisuuden kannalta keskeisiä avaintaitoja, millaiset tekijät ovat yhteydessä näihin taitoihin ja millaisia muutoksia osaamisessa on havaittavissa. PISA-tutkimuksessa arvioidaan lukutaitoa sekä matematiikan ja luonnontieteiden osaamista. Kukin näistä alueista on vuorotellen tutkimuksen pääalueena. PISA-tutkimus on kuitenkin vain yksi osa kokonaisuutta, jolla Suomen koulutuksen laatua arvioidaan. Tässä artikkelissa keskityn kuvaamaan Suomen oppimistulosten arviointijärjestelmää, joka on maailmanlaajuisesti varsin ainutlaatuinen. Lisäksi pyrin avaamaan näkemyksen siitä, millaisia mahdollisuuksia ja rajoitteita arviointitulosten tulkinnassa tulee ottaa huomioon.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.004 |
| Open science | 0.008 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.101 |
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".