Examining moral education: A comparative study between the ethics and religious culture program and China's moral education program
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse examine l'éducation morale avec une étude comparative entre le programme d’Éthique et cultures religieuses (ERC) du Québec et le programme de l’'éducation morale de la Chine. Le but de cette étude est d'identifier les similitudes et les contrastes entre les deux programmes. En outre, il vise également à appliquer des théories dans l'étude de l'éducation morale pour explorer les facteurs derrière ces similitudes et différences. Dans la mesure où les recherches substantielles en éducation morale exposent un écart évident entre les théories et les pratiques, cette thèse vise à combler cette lacune.La méthodologie de cette thèse est la méthode de mélange de l'analyse qualitative des données (AQD) et de l'Enquête Philosophique. Le ADQ organise le contenu des deux programmes en similitudes et différences thématiques. L'Enquête Philosophique applique les théories à l'élaboration de ces points similaires ou différentiels en conséquence. Malgré la caractéristique controversée de l'éducation morale, cette thèse estime qu'une promotion des « valeurs du bien commun » serait toujours une composante souhaitable dans les pratiques d'éducation morale. De plus, l'endoctrinement de la pensée critique devrait être le but ultime de l'éducation morale, car il permet aux élèves de penser et d'agir de façon critique sur les questions morales.Mots-clés: éducation morale; alphabétisation religieuse; éducation patriotique; Québec; Chine
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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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".