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Enregistrement W1821404897 · doi:10.37119/ojs2014.v20i1.124

Confronting Race and Colonialism: Experiences and Lessons Learned From Teaching Social Studies

2014· article· en· W1821404897 sur OpenAlexaffvenue
Bryan A. B. Smith

Notice bibliographique

Revuein education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismRace (biology)SociologyWitnessPedagogyColonialismMulticulturalismGender studiesWhite (mutation)EpistemologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literature on teacher education and encounters with race highlight some of the difficulties that teacher candidates face when they confront their own racialized subjectivities. However, many of these projects focus exclusively on Whiteness studies, explicating how White teacher candidates come to witness their own racialized Whiteness in relation to their epistemological understandings of the world. In this paper, I diverge from this pattern of thought, exploring a subset of the tenets of critical race theory, that of silences and exclusions, pervading my own teaching in a primary/junior social studies methods class and exploring how these structured my lessons. Specifically, I look at how counternarratives, critiques against liberalism, and multiculturalism and encounters with racialized and colonial supremacy were involved in my pedagogical strategies. I conclude by suggesting that although these methods may seem daunting for the primary/junior classroom, they can provide valuable insights for teacher candidate orientations to their own pedagogies. Keywords: social studies pedagogy; anti-racism in practice

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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