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Enregistrement W4387092976 · doi:10.7202/1106314ar

Co-operative inquiry: A research policy method for secondary education in Nigeria

2023· article· en· W4387092976 sur OpenAlexvenueno aff
Shina Olayiwola

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Education / Revue des sciences de l éducation de McGill · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformational leadershipAction researchParticipatory action researchProcess (computing)Action (physics)Citizen journalismPedagogySecondary educationSociologyPolitical scienceMathematics educationPsychologyPublic relationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the level of research involvement among educational stakeholders in the process of educational policy-making and implementation in Nigeria. It attributes the transformational challenges confronting the secondary school system in Nigeria to the epistemological question: “What is the relationship between the knower or would-be knower and what can be known?” This is premised on the idea that the research process that led to the 6-3-3-4, or the “new” 9-3-4 system of education from the 6-5-2-3 system of education, did not involve the participants as co-researchers and co-subjects in their relationship. This article argues for co-operative inquiry as an alternative participatory, action research method for ameliorating these transformational challenges in the Nigerian secondary school system.

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)0,105
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1050,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0140,020
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,747
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,110 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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