Increasing the Enrolment of Women and Girls in TVET in Africa through the Women in Technical Education and Development (WITED)
Notice bibliographique
Résumé
This paper is for The PCF10 and on the sub theme “Promoting Equity and Inclusion” at the Tenth Pan-Commonwealth Forum on Open Learning (PCF10), Calgary, Canada. The author discusses how the enrollment of women and girls in TVETs in Africa is being increased through ‘’Women in Technical Education and Development (WITED)’’, a program of the Association of Technical Education and Development in Africa (ATUPA) and supported by the Commonwealth of Learning (COL). The paper gives: the background to the WITED program; the objective and strategies applied; revitalizing WITED through COL and ATUPA Women in STEM (CAWS) Project; the intended outcomes of the WITED Program and finally the conclusions. The methodology of this paper is desk research combined with interviews of the “WITED Champions”. The authors extensively examine available documents on WITED. The UN Agenda 2030 for Sustainable Development aims to: “eliminate gender disparities in education and ensure equal access to all levels of education and vocational training for the vulnerable, including persons with disabilities, indigenous peoples and children in vulnerable situations” by 2030 (SDG target 4.5); and “achieve full and productive employment and decent work for all women and men, including for young people and persons with disabilities, and equal pay for work of equal value” (SDG target 8.5). Equality and non-discrimination are also reflected in the UN’s “Leaving no one behind” framework, endorsed by the United Nation System’s Chief Executives Board for Coordination. Women in Technical Education and Training (WITED) is a program which was initiated by Commonwealth Association of Polytechnics in Africa (CAPA), now Association of Technical Universities and Polytechnics in Africa (ATUPA), with the support of the International Labor Organization (ILO) and Commonwealth of Learning (COL) back in 1988. The author seek to evaluate the impact achieved by the programme, the challenges encountered and finally make a call to action by recommending ways by which the programe can reach more girls and women and bring them into TVET programmes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».