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Enregistrement W4410727607 · doi:10.5430/jct.v14n2p280

Perspectives on Curriculum Responsiveness: Bridging Public Sector Needs with Higher Education

2025· article· en· W4410727607 sur OpenAlexvenueno aff
Tigere Paidamoyo Muringa, Sybert Mutereko

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEducational Assessment and Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)CurriculumPublic sectorPolitical sciencePedagogySociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The IASIA (2008) Standards of Excellence emphasise that public administration curricula should be purposeful and responsive, contrasting with medieval universities’ cognitive-centric approach (Moll, 2004). IASIA and Moll (2004) stress the importance of aligning education with public sector needs. However, these needs are diverse and variable, making responsive curriculum design challenging, especially in South Africa, where skilled civil servants are essential to address inequality, poverty, and unemployment in line with the Sustainable Development Goals (SDGs). There is limited literature that explores the responsiveness of South African public administration curricula to contemporary public sector demands. This study draws on Moll’s curriculum responsiveness theory to examine the alignment between educational offerings and labour market needs through a three-phase analysis. First, government job advertisements were analysed using NVivo to identify required competencies and skills. Second, curricula from various public administration programs across TVET colleges, universities of technology, and comprehensive universities were examined. Finally, findings from both phases were compared to assess curriculum responsiveness. Results reveal a significant gap between the skills employers seek and those taught in most public administration programs, which largely mirror European and UK trends without substantial local adaptation. These insights highlight the need for continual curriculum revision to better equip graduates for the public sector in South Africa.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,337 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
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