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Enregistrement W4247209337 · doi:10.31235/osf.io/xp52e

Using the SDGs for global citizenship education: Definitions, challenges, and opportunities

2021· preprint· en· W4247209337 sur OpenAlexaff
Stephanie Leite

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobal citizenship educationCurriculumSustainable developmentMainstreamingCitizenshipEducation for sustainable developmentPolitical sciencePerspective (graphical)Global citizenshipEngineering ethicsGlobal educationGlobal challengesSociologyPedagogyCitizenship educationSpecial educationComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 17 United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) employ a global indicator framework to detail each Goal and monitor its implementation. This article focuses on three targets from the indicator framework, which call for mainstreaming education for global citizenship, sustainable development, and climate change into national curricula. By investigating the practicalities of meeting these targets from an educator's perspective, this article proceeds with: arguing for a need to shift the central purpose of education; examining what is meant by education ‘for’ the three key areas included in the global indicator framework; exploring curricular opportunities offered by the SDGs; and presenting inquiry-based learning as a pedagogical approach for critically interrogating the SDGs with learners. If the SDGs are used to drive a pragmatic definition of global citizenship, then trends in education such as inquiry- and problem-based learning come to life with a clear and urgent purpose.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,480
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,050 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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