Characteristics and Implications of Geography Curriculum in Ontario, Canada: An Approach from the Competency-based Perspective
Bibliographic record
Abstract
이 연구의 목적은 역량 함양을 주요한 목적으로 교육과정을 조직한 세계적 교육 중심지 중 하나인 캐나다 온타리오주의 지리교육과정을 소개하고, 그 시사점을 탐색하는 것이다. 온타리오주에서는 책임감 있고 능동적인 시민 양성이라는 지리교육의 비전을 실현하기 위해 시민성 교육 프레임워크를 근본적인 틀로 규정하였다. 이러한 틀 속에서 지리적 탐구과정, 지리적 사고개념, 빅 아이디어와 뼈대 질문, 공간적 기능을 체계적으로 조직하여 역량 함양을 위한 지리교육과정을 구성하였다. 온타리오주 지리교육과정에 대한 분석을 기반으로 본 연구에서는 지리학 고유의 개념과 탐구의 중요성, 공간적 기능과 도구의 가능성, 범위와 계열의 체계화를 시사점으로 도출하였다. 이는 각각 ‘밖에서 안으로’, ‘안에서 밖으로’, ‘내부를 가로지르는’ 방향성을 보여준다. 이 연구는 효과적인 역량 함양을 위한 지리교육과정 개발 및 실행에 통찰력을 제공한다.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".