22、地方教育评估:作为调解工具的实践探索

地方教育评估:作为调解工具的实践探索

1. 教育评估研究现状

教育评估的研究与批判性讨论,主要聚焦于教育系统的国家间比较,或是学生学习成果的评估。而学校层面的评估,以及其在学校发展中的作用,常被忽视。在芬兰,立法授权市政当局对义务教育进行评估,因此学校层面的评估应被视为一个独立的评估领域。

当前北欧国家的评估趋势大致相同,芬兰是个例外。芬兰的义务教育评估体系与主流不同,且目前的评估研究似乎陷入了新自由主义范式,尽管有研究者对此提出批评。

芬兰自 20 世纪 90 年代起,将评估定义为促进教育系统发展的工具。地方评估(市政和学校层面)与国家层面的评估在背景和参与利益上有所不同。国家层面的评估主要融入教育政策,是政府治理的一部分;而地方评估遵循宪法传统,市政当局有广泛的责任影响教育的实施。此外,作为地方教育领导的工具,领导、改进举措与评估设计之间的联系至关重要。

2. 过往评估研究分析

芬兰参与了多个欧洲大型教育评估与治理研究项目,并发布了相关报告。这些报告的芬兰实证数据基于文件、对教师和校长的调查,以及对教育领域政治人物和行政人员的访谈。

研究中对地方评估的描述存在碎片化问题,仅将评估模型视为孤立的技术工具,未能形成对市政当局如何开展评估工作的整体理解。研究总结指出,评估结果很少在市政中得到应用,教师和校长倾向于自我评估的原因也未得到解决。同时,报告虽批评了受新公共管理影响的政策,但仍陷入质量体系即将到来的论述模式。

后来的研究和国家机构报告也采用了类似的论证方式,强调质量体系的逐步应用。不过,分析也指出了一些有趣的特征,如评估结果的具体影响关键在于对话和反馈,缺乏互动文化可能导致评估过程出现问题。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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