Retour à la leçon·Leçon 8 sur 8·Les apprentissages
Quatre nombres sur lesquels un directeur d'école peut agir
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Ce que couvre cette leçon
- Comptez d'abord les dénominateurs
- Le rapport de district
- Les quatre nombres pour un directeur d'école
- La distinction pour laquelle tout ce cours existait
- Le module 4, en un paragraphe
- La suite
Notes du présentateur
Ce cours a produit quatorze indicateurs sur six dénominateurs. Un rapport de district les exige tous ; un directeur d'école en a besoin de quatre, et choisir lesquels est le travail analytique et non la mise en forme.Comptez d'abord les dénominateurs
Indicateur Dénominateur n Taux brut de scolarisation Enfants de 6 à 11 ans (projetés) 963 Taux net de scolarisation Enfants de 6 à 11 ans (projetés) 963 Part en retard d'âge Inscrits du primaire 1 052 Assiduité moyenne quotidienne Pointages faits 69 974 Élèves présents 90 %+ Élèves avec 20 pointages ou plus 1 200 Passage, redoublement, abandon Élèves 2023 hors transferts 1 255 Transition d'un an Élèves présents les deux années 1 103 Apprentissages, tous présents Élèves ayant passé chaque épreuve 741 / 658 …
Notes du présentateur
L'habitude que ce module construit depuis le début, une dernière fois.Comptez d'abord les dénominateurs
- Six dénominateurs différents et aucun n'est « les élèves » — Deux sont des populations projetées, deux sont des…
Notes du présentateur
Six dénominateurs différents et aucun n'est « les élèves ». Deux sont des populations projetées, deux sont des pointages, trois sont des effectifs d'élèves sous des règles différentes, et un est un sous-échantillon d'un sous-échantillon.Comptez d'abord les dénominateurs — En Python
import pandas as pd denominators = pd.DataFrame([ ("gross enrolment", "children aged 6-11, projected", 963), ("attendance, ADA", "marks made", 69974), ("attendance, regular", "students with 20+ marks", 1200), ("dropout", "2023 students, transfers excluded", 1255), ("learning change", "students who sat both rounds", 585), ], columns=["indicator", "denominator", "n"]) print(denominators)Comptez d'abord les dénominateurs — En R
# Build it in code, print it above the results, every time.Le rapport de district — Exemple (suite)
Education, four districts, school year 2023-24 ENROLMENT denominator: 963 projected 6-11 Gross enrolment ratio 109.2% 1,052 primary enrolees Net enrolment ratio 97.4% 938 aged 6-11 Over-age for grade 36.4% grade 1 17.0%, grade 6 50.8% Denominator is a 2015 census projected at 2.1% a year; about a sixth of it is an assumption. 12 student-years were recorded twice and deduplicated. ATTENDANCE February to April 2024 Average daily attendance 88.4% 69,974 marks Students attending 90%+ of days 62.1% 1,200 students with 20+ marks Students below 75% 9.5% 114 students SCH07 and SCH18 were closed 11-29 March, fifteen school days. Their ratesLe rapport de district — Exemple (suite)
are computed on the 45 days they opened. Counting the closure as absence would report them at 66.1% and 63.9% and rank them worst. RETENTION 2023 cohort, transfers excluded Promotion (incl. completion) 78.4% n=1,255 Repetition 10.1% Dropout 10.5% One-year transition observed 88.5% n=1,103 in both years Dropout is 19.5% among over-age students against 4.8% in-age. Centre reports repetition at 7.4% against 12.0-12.3% elsewhere while holding the highest over-age share; treat as a recording difference. LEARNING literacy Below minimum band 19.3% -> 11.1% Advanced band 11.9% -> 26.1%Le rapport de district — Exemple (suite)
Items correct, panel 56.8% -> 63.7% +6.9 points, n=585 Items correct, all comers 53.1% -> 61.8% +8.7 points Instruments were 40 and 50 items; raw scores are not comparable and are not reported. 156 baseline students did not sit the endline and scored 39.3% against 56.8% for those who did. NOT REPORTED Survival to the final grade. A reconstructed cohort gives 19.3% on promotion and 40.3% on retention; neither is a completion rate. A true cohort needs six years of the register or a household survey. Safely managed anything. This is an enrolment register, not a survey of children out of school — every denominator above counts children the system already has.Les quatre nombres pour un directeur d'école
- Quatre nombres, chacun rattaché à quelque chose qu'une école peut changer
Notes du présentateur
Un rapport de district n'est pas un rapport d'école, et remettre à un directeur le tableau ci-dessus est une façon de garantir qu'il ne se passera rien. Quatre nombres, chacun rattaché à quelque chose qu'une école peut changer.Les quatre nombres pour un directeur d'école
Nombre Pourquoi celui-là L'action Élèves sous 75 % de présence Une liste, non un taux Visite de suivi ce trimestre Part en retard d'âge en première année L'entrée tardive se corrige à l'inscription Campagne d'inscription Taux de redoublement de cette école Une décision que l'école prend Revoir les critères Part sous la bande minimum Les enfants qui n'apprennent pas à lire Soutien ciblé Les quatre nombres pour un directeur d'école — En Python
follow_up = (attendance_rates < 0.75).sum() print(f"students to visit this term: {follow_up}")Les quatre nombres pour un directeur d'école — En R
# One number, one list, one action.Les quatre nombres pour un directeur d'école
- Remarquez ce qui ne figure pas sur cette liste — Le taux brut de scolarisation est un nombre de planification de…
- Faites correspondre l'indicateur au périmètre réel de décision de son destinataire — ce qui est la règle qu'appliquait…
Notes du présentateur
Remarquez ce qui ne figure pas sur cette liste. Le taux brut de scolarisation est un nombre de planification de district et un directeur ne peut pas le déplacer. L'assiduité moyenne quotidienne est un indicateur de système et elle masque précisément les enfants que l'école devrait visiter. Les deux ont leur place dans le rapport de district et aucun n'a sa place au mur d'une école. Faites correspondre l'indicateur au périmètre réel de décision de son destinataire, ce qui est la règle qu'appliquait le cours EAH à une équipe mobile et le cours de protection à une charge de dossiers — et la raison pour laquelle un tableau de bord unique pour tous les publics n'en sert aucun.La distinction pour laquelle tout ce cours existait — En Python
funnel = pd.DataFrame([ ("enrolled in primary", 1052), ("attending 90%+ of days", int(1200 * 0.621)), ("proficient or advanced in literacy", int(658 * 0.65)), ], columns=["stage", "students"]) print(funnel)Notes du présentateur
Inscrit, présent et apprenant sont trois populations différentes, et ce cours a produit un nombre pour chacune sur les mêmes enfants.La distinction pour laquelle tout ce cours existait — En R
# Three stages, three denominators. Do not draw them as one funnel without # saying so.La distinction pour laquelle tout ce cours existait
- Ces trois-là ne peuvent pas être enchaînés en entonnoir — car ils sont mesurés sur des dénominateurs différents et sur…
Notes du présentateur
Ces trois-là ne peuvent pas être enchaînés en entonnoir, car ils sont mesurés sur des dénominateurs différents et sur des périodes différentes — et les dessiner comme un seul est l'erreur la plus courante des tableaux de bord éducatifs après le taux de scolarisation. Ce qu'ils permettent en revanche, c'est la phrase que ce cours existe pour rendre disponible : un système peut scolariser presque chaque enfant d'âge scolaire, avoir la plupart d'entre eux présents la plupart des jours, et laisser malgré tout un enfant sur neuf incapable de lire au niveau minimum — et chacun de ces trois faits exige son propre instrument, son propre dénominateur et sa propre réserve.Le module 4, en un paragraphe
- Qu'ai-je compté, sur quoi ? — Des personnes-temps en épidémiologie, des visites en EAH, des cas consentants en…
- Qu'est-ce qui pourrait aussi l'expliquer ? — Une structure par âge dans une épidémie de choléra, une route coupée dans…
- Que devrait-on faire différemment ? — La question qui décide si les deux premières valaient la peine d'être posées, et…
Notes du présentateur
Six secteurs, six vocabulaires, un seul jeu de questions. Qu'ai-je compté, sur quoi ? Des personnes-temps en épidémiologie, des visites en EAH, des cas consentants en protection, des pointages en éducation. Aucun de ces dénominateurs n'était « la population » et aucun n'allait de soi. Qu'est-ce qui pourrait aussi l'expliquer ? Une structure par âge dans une épidémie de choléra, une route coupée dans un district d'eau, l'ouverture d'un service dans une charge de dossiers de protection, une grève dans un registre scolaire. Dans chaque cas la chose absente n'était pas une valeur et rien dans le fichier ne l'annonçait. Que devrait-on faire différemment ? La question qui décide si les deux premières valaient la peine d'être posées, et celle qui décide quels quatre nombres parviennent à la personne capable d'agir.La suite
- Le module 4 est achevé.
Notes du présentateur
Le module 4 est achevé. Le module 5 passe de la description des données de programme à leur modélisation — régression, prévision et les tableaux de bord qui en portent le résultat — et chacun de ses cours s'appuie sur les fichiers que ce module a construits.