Beyond macro-indicators: Exploring micro-level educational experiences (MLEs) reinforcing learning inequality in rural northern Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Educational interventions in Ghana and Sub-Saharan Africa (SSA) have, in recent decades, primarily focused on improving macro-level indicators around enrolment, attendance, completion, and learning outcomes. Existing scholarship pays limited attention to understanding the structural and socio-economic disadvantages in different geolocations that shape children’s schooling and learning. Drawing on historical accounts of disadvantage in northern Ghana, this study examines how local environment experiences in rural northern communities constrain children’s access to schooling and learning, using ecological theory to frame these complex influences. Through qualitative interviews and focus groups with key local education stakeholders, we demonstrate how children’s interactions with their temporal and policy environments generate micro-level educational experiences (MLEs) that reinforce schooling and learning exclusion in rural northern communities – outcomes that risk widening the inequality gap between rural northern schools and the rest of Ghana. The findings point to tensions between the formal school system and the temporal lifestyle of rural communities, persistent insecurity linked to tribal and ethnic conflicts, complications with the language-of-instruction policy, and shortages of teaching and learning materials (TLMs) as MLEs that foster learning alienation. We argue that Ghana’s ambition to achieve quality and equitable basic education and learning skills for all children by 2030 requires far more than universalizing enrolment. Achieving sustainable progress depends on targeted policy interventions that address MLEs embedded within the broader structural and socio-economic realities of rural northern communities, ensuring that education systems align – rather than conflict with children’s lived environments.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».