MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2133194076 · doi:10.22329/jtl.v1i1.116

Towards Designing an Intercultural Curriculum: A Case Study from the Atlantic Coast of Nicaragua

2006· article· en· W2133194076 sur OpenAlexvenueno aff
Patricia Daniel

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Practices and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterculturalityEgalitarianismCurriculumSociologyCitizen journalismPedagogyDiversity (politics)Participatory action researchPolitical scienceAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the challenges still to be met in the 21st century is that of genuinely embracing diversity. How can education help to overcome the barriers that continue to exist between people on the basis of language, culture and gender? This case study takes the Atlantic Coast of Nicaragua as an example of a multilingual/multiethnic region and examines how the community university URACCAN is contributing to the development of interculturality. It describes participatory research that was carried out with university staff and students with the intention of defining an intercultural curriculum and appropriate strategies for delivering such. One model used as a basis for discussions was the Model for Community Understanding from the Wales Curriculum Council, which emphasises the belonging of the individual to different communities or cultures at the same time. Factors supporting the development of an intercultural curriculum include the university’s close involvement with the ethnic communities it serves. However, ethno-linguistic power relations within the region and the country as a whole, still militate against egalitarianism within the university. The research highlights the importance of participatory pedagogy as the basis for promoting interculturality and achieving lasting social transformation.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0190,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Teaching and LearningMême sujetEducational Practices and PoliciesTravaux en français237 207