The Urgent Need to Train Teachers for Multigrade Pedagogy in African Schooling Contexts: Lessons from Uganda and Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Our research project funded by the British Council on multigrade teaching capacity building in Uganda and Zambia found that Uganda does not have a single higher education institution training teachers in multigrade pedagogy and Zambia has only one located at Serenje village in rural Zambia. Yet the research found that in both countries many teachers actually teach multigraded classes in spite of never having been trained in multigrade pedagogy. Our literature searches also found that this situation is not unique to these two countries but in fact very common throughout Africa. Moreover, multigrade is used not by pedagogical choice but by necessity because these countries do not have enough teachers, classrooms or other school equipment to universalize access to primary schooling on a monograde basis. Yet we know that there are well founded pedagogical reasons for using multigrade pedagogy in the education of learners, young and old. These findings lead us to the conclusion that it is not prudent to continue overlooking the potential of multigrade pedagogy to improve educational opportunities for children in African schooling contexts. This is especially true in rural and remote areas; it is therefore imperative to train teachers for multigrade pedagogy in Africa. This paper discusses the problems facing multigrade teaching in Africa and the reasons why multigrade has been neglected, the consequences of that neglect, and the need for a paradigm shift towards multigrade teaching so as to provide universal access to primary education for all children in Africa.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».