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Enregistrement W1918378959 · doi:10.20355/c5qc78

Exploring Linguistic, Cultural, and Religious Diversity in Canadian Schools: Pre-Service Teachers’ Learning from Immigrant Parents

2012· article· en· W1918378959 sur OpenAlexaffvenueabout
Yan Guo

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Issues in Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligious Education and Schools
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPracticumImmigrationIdeologySociologyDiversity (politics)Cultural pluralismPedagogyInclusion (mineral)Teacher educationCultural diversityCultural competenceMultilingualismPsychologyGender studiesPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The knowledge immigrant parents hold about their children is often unrecognized by Canadian educational systems. Parent knowledge has vital implications for Canadian school systems and for teacher preparation. Based on interviews of parents from 15 countries, this study presented three types of parent knowledge: First language, cultural and religious knowledge. Then, parent knowledge was shared with a group of pre-service teachers. Results reveal some pre-service teachers encouraged the use of students’ first language in their practicum whereas others internalized their monolingual ideology despite multilingual realities. They recognized cultural misunderstanding between immigrant parents and Canadian teachers and systemic racism, and questioned the feasibility of accommodating everyone’s religious needs. The study calls for the reconstruction of difference and the inclusion of epistemological pluralism, particularly immigrant parent knowledge, within teacher education. The study also suggests that it is important to help pre-service teachers shift their representation of multilingualism from being a problem to a resource, challenge their Eurocentric perspectives, understand immigrant students’ cultural backgrounds, and address religious-based exemptions and accommodation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0230,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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