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Enregistrement W3092563508 · doi:10.1108/s2055-364120200000032002

Curriculum Development and Individual Social Responsibility in Nigeria: Exploring the Manitoba Art Education Curriculum Development Strategy

2020· book-chapter· en· W3092563508 sur OpenAlexaboutno aff
Anuoluwa Maria Ajala

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Education and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumScrutinyCurriculum developmentHigher educationInclusion (mineral)Political scienceSocial changeCurriculum mappingPedagogySocial responsibilitySociologySocial sciencePublic relationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The importance of academic curriculum in higher education cannot be overemphasised. This explains the scrutiny to which the various models employed for the development of higher education programmes curriculum are subjected. In spite of the numerous scrutiny, higher education curriculum development is still infested with downsides. Solutions to these problems have been proffered by the strategy employed by Curriculum Development and Implementation Branch, Manitoba Department of Education in the development of the curriculum for Canadian Art Education in Manitoba. The inability to incorporate social responsibility into curriculum of higher education programmes has been a major setback in the actualisation of social responsibility in higher education in Nigeria. The tertiary institutions therefore need to look beyond just issuing degrees and diplomas but inculcate in their students the need to think beyond individual interest to societal interest. Based on this backdrop, this chapter explores the strategies employed by the Manitoba Department of Education in the curriculum development and how these strategies can be implemented in Nigeria for the inclusion of social responsibility into the curriculum of higher education. It focuses on identifying the variables integral to the construction of curricula of higher education programmes in the south-west geopolitical zone Nigeria.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,316
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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