Comparing Successful Education Approaches From the Global South and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Educational reforms have been enacted to strategically address critical issues facing schools at the local (individual classroom, school, district) or systemic (provincial and national) level. At the systemic level, large educational change movements often present difficulties in the areas of sustainable success (Fullan, 2021). Across the globe, nations’ economic success is strongly correlated to students’ mathematics performance (Farrell et al., 2017). Therefore, the education of school-aged children in mathematics is an area of concern in both the Global North and Global South. Although many Canadian initiatives have addressed areas of improvement for mathematics education in schools over the last 10 years, limited research and few such initiatives have considered success stories beyond the Global North, thus overlooking new radical approaches for the core subjects, including mathematics (Farrell et al., 2017). This major research project conducted a comprehensive literature review exploring three Canadian mathematics education initiatives—Building Thinking Classrooms (Liljedahl, 2020), Math Minds (Davis et al., 2020), and Show Me Your Math (Lunney Borden, 2010)—as well as three alternatives from the Global South: Escuela Nueva (Colbert & Arboleda, 2016), Learning Community Project (Rincón-Gallardo, 2019), and Bangladesh Rural Advancement Committee Non-Formal Primary Education (Numan & Islam, 2021). Findings from this study can stimulate a flow of ideas between the Global South and Global North, with a detailed comparison between the Canadian and Global South approaches that can enhance mathematics education.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».