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Enregistrement W4415668357 · doi:10.31920/2633-2930/2025/v6n1a9

Two Nations, One Learning Space: Lessons from the Design, Implementation, and Evaluation of a Nigeria-Canada Global Classroom Case Study

2025· article· W4415668357 sur OpenAlexaboutno aff
Obidimma Ezezika, Selina Mae Quibrantar, Omolola Olorunbiyi, Oluwaseun Ariyo

Notice bibliographique

RevueJournal of African Education · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningProcess (computing)Set (abstract data type)Class (philosophy)Qualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Global Classroom represents an advanced pedagogical model designed to internationalize undergraduate education by integrating cross-cultural partnerships and technology. This study critically examines the design, implementation, and evaluation of the Global Classroom, connecting students from the University of Toronto, Scarborough, and the University of Ibadan, Nigeria. Utilizing a project-based learning model, students were organized into blended teams to collaboratively address specific nutritional challenges in middle schools. Six key findings emerged: the complexities introduced by time zone and academic calendar misalignment, technological disparities affecting equitable participation, enhanced communication competencies through collaborative engagement, heightened cultural awareness fostered by cross-national team dynamics, the critical role of communication in conflict resolution, and the pedagogical value of project-based learning for experiential education. These findings offer significant implications for educators, policymakers, and curriculum designers seeking to globalize undergraduate education, promote cultural competence, and provide students with meaningful, context-driven 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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0180,008
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,384 · 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
Résumé présentnon

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