The politicization of education policies: The case of Ghana’s Free Senior High School Policy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».