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Enregistrement W2996907824 · doi:10.5430/jct.v9n1p1

Relevance of the Senior High School Curriculum in Ghana in Relation to Contextual Reality of the World of Work

2019· article· en· W2996907824 sur OpenAlexvenueno aff
Okrah Abraham Kwadwo, Ernest Ampadu, Rita Yeboah

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumNonprobability samplingRelevance (law)PsychologyMathematics educationWork (physics)Soft skillsUnemploymentPedagogySociologySocial psychologyEngineeringPolitical sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mass unemployment of the youth toady has mostly been attributed to the irrelevance of the school curriculum. However, the skills in the curriculum have not been subjected to critical analysis to empirically prove their relevance or otherwise. The purpose of the study was therefore to identify the skills embedded in the curriculum, those skills the learners have acquired and those that employers usually demand of employees by relating them to empirical findings of the skills employers in general demand of employees. A conceptual content analysis was used to determine the skills embedded in the curriculum. Purposive sampling procedure was used to select twenty-one students and fourteen key informants for an interview. The data from the interview were sorted out into themes and coded through the use of NVivo 8 to help in the counting of frequencies of each skill. It was found out that the senior high school curriculum, though was generally rated as relevant, the skills with the highest frequencies in the curriculum focused on attitudes and values while those required by employers focused on the application of knowledge. On the basis of these findings, it can be concluded that the curriculum is relevant in instilling values into the students but it is not relevant in the application of knowledge that employers usually demand of employees at the work environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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