Nasjonale prøver i lesing - En ressurs eller en last?
Bibliographic record
Abstract
Nasjonale prøver med tilhørende resultater og offentliggjøringen av disse har vært et tema for debatt siden prøvene ble innført i 2004. Selv om prøvene skal være en del av et nasjonalt kvalitetsvurderingssystem og har som formål å danne et grunnlag for underveisvurdering og kvalitetsutvikling på alle nivå i skolesystemet er det fortsatt delte meninger blant lærere om hvor viktige og nyttige prøvene er. \nDenne studien er en masteroppgave i norskdidaktikk og tar søkelys på hvordan nasjonale prøver i lesing brukes i skoler som får gode resultater på prøvene på femte trinn. Kvalitative intervju med lærere brukes som primær metode for å innhente et datagrunnlag og problemstillingen er formulert som: Hva forteller fire lærere fra fire ulike skoler om arbeidet de har utført på sine skoler tilknyttet nasjonale prøver i lesing?\nStudien redegjør for et utvalg tidligere forskning og teori innen tre tema: Nasjonale prøver i lesing, utviklingsarbeid, og leseopplæring. De samme temaene brukes som utgangspunkt i de kvalitative intervjuene for å finne læreres meninger, kunnskap, og erfaringer rundt arbeidet med de nasjonale prøvene i lesing. Utvalget er basert på store skoler fra forskjellige kommuner som alle har prestert over gjennomsnitt de siste fem år.\nResultatene i studien viser til behov for etablering av systemer for å sikre bruk av resultatene som en del av en helhetlig plan for leseopplæringen i skolene. I kollektivt orienterte skoler har prøvene en ytre og indre ansvarliggjøring som bidrar til utvikling. Studien viser at skoler og lærere med god kunnskap om prøvene også er aktive i bruken av prøvene. En av skolene støtter seg til et annet kartleggingssystem (SOL) og benytter seg i mindre grad av resultatene fra prøvene. Resultatene bidrar også til å sette lys på hvordan skolene arbeider med den grunnleggende ferdigheten lesing.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.120 | 0.057 |
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".