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Enregistrement W1841039150 · doi:10.20355/c5z594

Integrating African Indigenous Knowledge in Kenya’s Formal Education System: The Potential for Sustainable Development

2008· article· en· W1841039150 sur OpenAlexaffvenue
Jenipher Owuor

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Issues in Education · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican cultural and philosophical studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGovernment of the Republic of Kenya
Mots-clésTraditional knowledgeIndigenousKenyaCurriculumSustainable developmentContext (archaeology)Indigenous educationEducation for sustainable developmentEconomic growthPolitical scienceSociologyGovernment (linguistics)Engineering ethicsPedagogyGeographyEngineeringEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current paradigm shift toward promoting education for sustainable development gravitates toward alternative approaches to school curricula in Sub-Saharan Africa. It is argued that solutions to problems that currently plague the continent and with reference to the Kenyan context must proceed from understanding of local capacities such as the role of indigenous knowledge in promoting sustainable development. This can be achieved by integrating indigenous knowledge into the formal education system to address some of the knowledge deficiencies for development that is currently formulated from the western perspective. This approach challenges the dominance of western knowledge in Kenya’s school system that makes education disembodied from context. The purpose of this paper is to explore the meaning of indigenous knowledge, provide rationale for valuing indigenous knowledge in formal school system, examine the government’s efforts to indigenise curricula, and dilemmas to integrating indigenous knowledge in formal education with implications to teacher education programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations157
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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