Developing Culturally Responsive Teaching Practices in First Nations Communities: Learning Anishnaabemowin and Land-Based Teachings
Notice bibliographique
Résumé
First Nations schools in northern Ontario have the dual responsibility of providing students with the skills and foundation to thrive in their community as well as in higher education outside of their community. This responsibility requires teachers to be capable of developing and implementing lessons that support academic excellence and cultural enrichment. The findings within this article are from a study that asked experienced First Nations and non-Native teachers how non-Native teachers can learn to develop culturally responsive lessons in remote First Nations schools. Within the findings, Anishnaabemowin (Native language) and land-based activities are explored as rich sources for non-Native teachers to learn to develop culturally responsive lessons. The article concludes with a discussion of the importance of linguistic and cultural learning that is in relationship with [LR1] Elders, community members, and students. Les écoles des Premières Nations dans le nord de l’Ontario ont la double responsabilité de fournir aux élèves les habiletés et les assises pour qu’ils puissent s’épanouir à la fois dans leurs communautés et dans des établissements d’enseignement supérieur à l’extérieur de celles-ci. De cette responsabilité découle l’obligation des enseignants de développer et mettre en pratique des leçons qui appuient l’excellence académique et l’enrichissement culturel. Cet article porte sur une étude ayant demandé à des enseignants autochtones et non-autochtones d’expérience comment les enseignants non-autochtones des écoles des Premières Nations dans des régions éloignées pourraient apprendre à développer des leçons adaptées à la culture. Les résultats indiquent que le anishnaabemowin, une langue autochtone, et les activités rattachées aux ressources naturelles constituent d’importantes sources dans lesquelles les enseignants non-autochtones pourraient puiser pour créer des leçons adaptées à la culture. L’article conclut avec une discussion sur l’importance de l’apprentissage linguistique et culturel impliquant les Ainés, les membres de la communautés et les élèves.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».