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Enregistrement W4404078349 · doi:10.14507/epaa.32.8486

The politicization of education policies: The case of Ghana’s Free Senior High School Policy

2024· article· en· W4404078349 sur OpenAlexafffund
Hilarius Kofi Kofinti

Notice bibliographique

RevueEducation Policy Analysis Archives · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePoverty, Education, and Child Welfare
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesYork University
Mots-clésPolitical scienceEducation policyPublic administrationSociologyPedagogyEconomic growthHigher educationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While many scholars recognize and criticize the politicization of education policies, scholarly attention to the strategies politicians utilize to politicize educational policy discourses remains limited. Focusing on the officials of Ghana’s two major political parties, the New Patriotic Party (NPP) and the National Democratic Congress (NDC), as policy actors, this paper investigates how officials of these two parties operationalized discussions regarding Ghana’s Free Senior High School Policy (FSHSP) to garner support for their parties while stoking resentment for their political opponents. The study employs a critical discourse analysis (CDA) framework and a dataset of 175 documents, including news stories, press releases, party manifestos, and government publications. The analysis reveals that both parties resorted to strategies of positive self-presentation and negative other presentation. The NPP contrasted its regime with the NDC’s tenure and framed the NDC as a threat to FSHSP and the education of the poor and vulnerable. The NDC problematized and highlighted implementation bottlenecks while framing the NPP and FSHSP as threats to quality education. I argue that through these strategies, NPP officials aimed to maintain incumbency while NDC officials advocated a regime change. The paper concludes by emphasizing the potential risks associated with politicizing education policies.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,324 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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