Indigenization of Curriculum in Vinzons District and Its Effects to the Learning Engagement of Dumagat Learners
Notice bibliographique
Résumé
The indigenous education system has been facing global challenges and systemic inequities against the IP learners across the globe. The global educational challenges in IP education commonly encompass limited educational access, linguistic barriers and limited curriculum provisions and integration for indigenous knowledge systems and culturally-responsive instruction for IP learners. Global organizations like UNESCO and UNICEF have continue to figure out how colonial evolution and prevalence continue to put indigenous languages and cultures in marginalized status. This marginalization commonly leads to serious educational adversities such as high drop-out rate and increasing illiteracy rate and decline in learning achievements of ethnic group learners. In response to the above cited challenges, global studies also stress the value culturally-relevant and community-based educational programs and services for IP learners. Functional and sustainable education models globally highlight the importance of incorporating indigenous knowledge system, culture and ways of life in the education curriculum towards fostering improvement in the educational outcomes of the IP learners. In fact, there are bilingual systems and intercultural educational programs in countries like New Zealand, Canada and Bolivia have demonstrated the positive implications of the active engagement of IP communities in defining and enriching the educational landscape and systems. Global bodies of research have been continuously highlighting the fact that recognizing the rights of IP learners in education is not only a matter of equality and social justice, but also as integral practices towards cultural enrichment and sustainable growth of communities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».