The SDG agenda and university transformation in Africa: The decolonial turn deferred?
Notice bibliographique
Résumé
The Sustainable Development Goals (SDGs) agreed in September 2015 set the scene for a renewed and ambitious development framework in a global context of widening inequalities within and between countries, global economic crises, conflict and climate change. Higher education is framed in several of the targets that make up SDG 4 and is also argued as central to achieving all 17 goals. However, the extent to which they engage with higher education in the context of calls for responsive, decolonised higher education remains underexplored. It is this gap that this paper addresses, arguing that while the SDGs take a broad approach to education the focus on specific targets and indicators limit states’ autonomy by de-territorialising local frameworks (Sayed & Moriarty, 2020). As a result, universities in Africa struggle to assert their agendas as power is overly located at the supra national level. We use the case of South African higher education to examine how and in what ways the national education agenda articulates with the SDG agenda. In particular, we focus on the lack of a clear equity and anti-racist focus in the SDG agenda which fails to engage with the disciplinary hold of racism over knowledge. We use Boaventura de Sousa Santos’ (2014) notion of difficult questions in higher education with weak answers to address what a decolonised and deracialised higher education system might look like. In particular, we articulate how Western domination has marginalised knowledge present in the global South. In so doing, we describe the influence of the SDGs in higher education noting the strides made but also their limited application in the global South and the decolonial turn. We argue that the decolonisation of knowledge in higher education is a collective process in which disruptive disciplinary practices contribute to cognitive global justice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».