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Enregistrement W4407408916 · doi:10.5430/jct.v14n1p248

Design and Development Research (DDR) Approach in Development of Value-Based Pedagogy Model in the Context of a Multiracial Country

2025· article· en· W4407408916 sur OpenAlexvenueno aff
Nik Muhammad Hanis, Mohd Ridhuan Mohd Jamil, Yulu Jin, Mohd Muslim Md Zalli, Mohd Syaubari Othman

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Value (mathematics)SociologyPedagogyEngineering ethicsComputer scienceGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the development of a Values-Based Pedagogy Model tailored for multiracial educational contexts, particularly focusing on Malaysia. Grounded in the Design and Development Research (DDR) approach, through a systematic process involving needs analysis, the Fuzzy Delphi Method, and expert validation, the model has been designed and refined to align with the unique cultural dynamics of multiracial societies. The model integrates four critical dimensions: Universal Values, Understanding, Respect for Differences, and Inclusivity. These dimensions are not treated as separate components but are interwoven throughout the curriculum and pedagogical practices. Universal values serve as the foundation, while understanding and respecting differences are integrated into the learning activities, and inclusivity guides the overall classroom environment. The findings demonstrate that this comprehensive model effectively balances universal ethical principles with culturally specific practices, can enhance values education by addressing the complexities of diverse classrooms, helping educators create culturally responsive and inclusive learning experiences.

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)0,062
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0620,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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