International Education and Development: Histories, Parallels, Crossroads
Notice bibliographique
Résumé
Education has been a priority sector when considering foreign aid allocationsince the 1970s. The stated objective has been to ensure universal access to basic education, with a more recent emphasis on quality and outcomes. Aware that these goals will not be met universally, the major actors involved in the post-2015 debate are turning back to the concept of learning. In this chapter, we briefly review major scholarly work and strategic papers that have shaped the discourse and policies of international development organisations and national actors over the past four decades. We discuss how the central notions of skills, learning, and both formal and non-formal education have evolved in conjunction with ideological shifts. We examine the tensions between public and private education as well as between individualised and standardised delivery modes. We further look at (big) data and online education promises. To conclude, we question the current focus of major stakeholders on post-2015, post-EFA agendas. As several articles in this special issue underscore, national policies and local practices are largely driven by persistent political economy dynamics while the influence of ‘the global agenda’ tends to remain confined to the international cooperation community itself.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,020 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».