The Evolution of Values-Based Education: Bringing Global Insights and Local Practices to a Sustainable Future
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a comprehensive narrative review of Values-Based Education (VBE) and its implementation across diverse global contexts. It aims to explore the effectiveness, challenges, and opportunities of VBE by synthesizing current literature on pedagogical approaches, curriculum design, teacher preparedness, and student outcomes. A systematic methodology was employed, involving searches in Scopus, Google Scholar, ERIC, and JSTOR using targeted keywords related to values-based, moral, and character education. Inclusion criteria focused on peer-reviewed studies from 2000 to 2024 that addressed formal education systems. The findings reveal that VBE enhances student engagement, promotes ethical reasoning, and strengthens character development when integrated into culturally responsive curricula. Effective VBE implementation is closely linked to supportive education policies, professional teacher training, and participatory evaluation mechanisms. Case studies from Indonesia, Finland, and Canada highlight how locally adapted values-based models contribute to improved academic outcomes and social cohesion. Nevertheless, challenges such as inconsistent policy frameworks, lack of teacher preparation, and cultural heterogeneity impede consistent application, especially in developing countries. This review underscores the urgent need for holistic educational reforms that institutionalize values-based learning. It recommends multi-stakeholder collaboration, curriculum innovation, and ongoing teacher development to embed values meaningfully into education systems. Future research should examine long-term impacts and context-specific strategies to optimize the global potential of VBE. These findings affirm that values integration is not only beneficial but essential for cultivating ethical and engaged citizens in an increasingly complex world.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».