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Enregistrement W1881074801 · doi:10.20355/c51s3p

Of Mice and Men: Educational Technology in Pakistan’s Public School System

2011· article· en· W1881074801 sur OpenAlexaffvenue
Adeela Arshad‐Ayaz

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Issues in Education · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical theory and Gramsci
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOppressionHegemonySociologyPoliticsProcess (computing)Adaptation (eye)Public relationsPolitical economyPolitical scienceLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper I use a critical lens to examine the introduction and adaptation of computer and information and communication technologies in Pakistan’s educational system. This examination is based on two broad contentions: a) the introduction of technology in Pakistan’s educational system is not conducive to the creation of a locally relevant knowledge system; instead the motivation is to create a market for foreign technology (hardware and software) and technological ideas; b) such an uncritical introduction of technology suits the needs of the undemocratic governments and hierarchical societies in the developing world and the neo-liberal economic forces abroad. I argue that such introduction of technology in education suits the former because, unlike critical education, the market model of education does not prepare students to question unjust and inequitable social and political practices around them. It rather suits the latter because education based on a market model produces a global pool of semi-trained laborers that can process technological and scientific raw material without gaining the expertise required to produce knowledge that is socially relevant and of benefit to them. I conclude that in this way technology becomes a source of hegemony and yet another tool of oppression rather than a vehicle for liberation and a just society.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,092

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,021
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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