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Enregistrement W2030554334 · doi:10.1080/09585170412331311501

Curriculum reform in post‐Soviet Kyrgyzstan: indigenization of the history curriculum

2004· article· en· W2030554334 sur OpenAlexaff
Baktygul Ismailova

Notice bibliographique

RevueThe Curriculum Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenizationCurriculumSociologyCurriculum theoryIdeologyEmergent curriculumContext (archaeology)IndigenousCurriculum developmentPoliticsPedagogyPolitical scienceSocial scienceCurriculum mappingLawHistoryAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article raises general questions regarding the relations between curriculum and ideology in reforming, specifically indigenizing the curriculum by focusing on the importance attached to the history curriculum under reform circumstances. Through an examination of indigenization of history curriculum in the context of Kyrgyzstan, a post‐Soviet republic in Central Asia, it offers a description and understanding of particular forces, interests and circumstances that surround the curriculum design process. It discusses indigenization as a political, social and cultural process, which emerges as a response to a long‐term domination, neglect and denigrtation by the colonial regimes and powerful groups of the culture, languages and traditions of the indigenous people. Based on the declonization experiences of other formerly colonized nations, the article explores the implications of indigenization of curriculum for learners. It also discusses the recent educational and pedagogical practices, which have emerged to address implications of indigenization for the curriculum users, resolve its limitations and to establish new, more inclusive visions for curriculum design. The analysis is constructed on the basis of the review of relevant theoretical literature, newspaper and journal articles, history textbooks and other learning materials used in schools and universities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeQualitatif
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

Citations41
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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