Song as a Catalyst for Change: Teaching for Equity and Social Justice
Notice bibliographique
Résumé
As participants in the Lincoln Center Institute (LCI) Teacher Education Collaborative (TEC) in aesthetic education, based on the work of philosopher Maxine Greene, we use inquiry-driven engagemen t with works of art to open our minds and hearts to imagining the world as if it could be otherwise. LCI teaching artist and teacher educator plan the experiential class that precedes engagement with the performance (or exhibit) and develop an overriding question to guide the experience. Additional questions grow out of our shared inquiry, comments, discussion, reflections, and research during or after engagement with the work of art. Mind, body, and imagination are involved during the experiential class to prepare students for the inquiry-driven engagement. In this paper I share my experience, as a teacher-educator, and that of my teacher education students as participants in inquiry-driven engagement with a number of works of art. In particular, I focus on inqu.iry-driven engagement with a performance featuring internationally known storyteller and singer, David Gonzalez, whose work grows out of his Puerto Rican heritage. The overriding questions in my inquiry into this experience ask if and how song, when viewed through the eyes of a participant in aesthetic education, can lead to discoveries about ourselves, others, our teaching and learning, and the world. Can song be a catalyst for change, for teaching for equity and social justice? Contextual Background The context of my teaching and participation in the aesthetic education collaborative The demography of North America is changing as immigrant populations continue to come to Canada and the US. Moves within cultures can be difficult; moves across cultures can be even more challenging. Such moves often position people as the other in society and deny them equality of opportunity. Even within mainstream society, some members are subjected to biases and prejudices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».