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Enregistrement W3011959237 · doi:10.1017/9781108635042.012

Why Globalize the Curriculum?

2020· book-chapter· en· W3011959237 sur OpenAlexaff
Duncan Ivison

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumArgument (complex analysis)HumanismSociologyTolerationEnvironmental ethicsPoliticsEpistemologyCitizenshipDiversity (politics)Global citizenshipPerspective (graphical)Political sciencePedagogyLawPhilosophyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter is written from Duncan Ivison’s dual perspective as a political theorist and as a senior administrator at the University of Sydney, which requires him to translate vision statements about the importance of “globalizing the curriculum” into practical reality. Ivison sets out three arguments for a globalized curriculum: the civilizational rationale, the global citizenship rationale, and the rationale of taking moral disagreement seriously. Only the last provides a strong underpinning for deparochializing a curriculum by decentering Western traditions in its core design. Like the “culture wars” of the 1990s, the civilizational rationale is an argument against decentering the West very much. Its purpose is to underscore the claim that ideas of toleration and respect for cultural diversity have their origins in Western thought traditions. The global citizenship rationale, which focuses on the kinds of knowledge students need to adapt and contribute to a globalized world, may not actually generate a strong commitment to going beyond Western traditions of cosmopolitan humanism. The best alternative is based on the reality of deep and persistent moral disagreements: if only we could learn how to hear them, we might find that sometimes cultural others have persuasive arguments against views we take for granted.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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