MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2135497335 · doi:10.5430/ijhe.v3n2p63

The Urgent Need to Train Teachers for Multigrade Pedagogy in African Schooling Contexts: Lessons from Uganda and Zambia

2014· article· en· W2135497335 sur OpenAlexvenueno aff
Charles Kivunja

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedagogyNeglectInstitutionPolitical scienceSociologyEconomic growthPsychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,409 · 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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Higher EducationMême sujetEducation Systems and PolicyTravaux en français237 207