Can the African Virtual University Transform Higher Education in Sub-Saharan Africa?
Notice bibliographique
Résumé
During the 1980s and early 1990s, the funding of higher education in sub-Saharan Africa (SSA) steadily declined as investment emphasis shifted from higher education to basic education. By the second half of the 1990s, a more balanced view had developed of the relationship among primary, secondary, and tertiary levels of education. Unfortunately, there has been no way to quickly fix the deteriorated higher education infrastructure. Alternative systems of providing higher education have had to be explored. In 1998, the World Bank, CIDA (Canada), DfID (UK), and AusAID (Australia) collaborated to sponsor the introduction of a new form of distance education to SSA: the e-learning-based African Virtual University (AVU). Since then, the AVU has struggled to leapfrog over the debilitating problems of higher education institutions in the region and transform itself from an international agency/donor project into a full-fledged "virtual university." This essay outlines the circumstances and conditions that led to the development of the AVU, and examines its credibility as an alternative higher education strategy for SSA. It explores the effect that poor or nonexistent national information communication technology (ICT) infrastructures have had on the evolution of the AVU, and addresses whether, and how, such a top-down, externally imposed innovation can have a future in the region.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».