The Caribbean Certificate of Secondary Level Competence in Context: Local Adaptations and Global Lessons
Notice bibliographique
Résumé
This chapter discusses the Caribbean Certificate of Secondary Level Competence (CCSLC) programme, its justification in the context of the Caribbean region, and how it compares to the Curriculum for similar grades in other contexts, such as Australia, Canada, the United Kingdom, and the United States of America. The CCSLC programme was developed by the Caribbean Examinations Council (CXC) in response to a call by the Caribbean Common Market (CARICOM), heads of governments for a foundational programme to better prepare students at the lower levels of secondary school (Grades 7–9) for them to perform better at higher Grades and the Caribbean Secondary Education Certificate (CSEC) examination. CCSLC is adapted across several Caribbean countries. Guyana embraced the programme in 2024 and continues to prepare teachers and school administrators as the country advances to full implementation. Ninety-two per cent of the 73 schools trained thus far have implemented the programme. Implementation challenges include the lack of training, the need for retraining, the scarcity of specialist teachers, and limited material resources. This chapter also highlights teachers’ perspectives on adapting to Guyana’s context and finds that there is widespread buy-in for the programme’s implementation due to its potential to improve students’ performance. To retain teachers’ enthusiasm for supporting the programme and ensuring effective delivery and intended educational outcomes, an expanded support system is recommended.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».