Student Conflict Resolution, Power “Sharing” in Schools, and Citizenship Education
Notice bibliographique
Résumé
One goal of elementary education is to help children develop the skills, knowledge, and values associated with citizenship. However, there is little consensus about what these goals really mean: various schools, and various programs within any school, may promote different notions of “good citizenship.” Peer conflict mediation, like service learning, creates active roles for young people to help them develop capacities for democratic citizenship (such as critical reasoning and shared decision making). This study examines the notions of citizenship embodied in the contrasting ways one peer mediation model was implemented in six different elementary schools in the same urban school district. This program was designed to foster leadership among diverse young people, to develop students’ capacities to be responsible citizens by giving them tangible responsibility, specifically the power to initiate and carry out peer conflict management activities. In practice, as the programs developed, some schools did not share power with any of their student mediators, and other schools shared power only with the kinds of children already seen as “good” students. All of the programs emphasized the development of nonviolent community norms—a necessary but not sufficient condition for democracy. A few programs began to engage students in critical reasoning and/or in taking the initiative in influencing the management of problems at their schools, thus broadening the space for democratic learning. These case studies help to clarify what our visions of citizenship (education) may look and sound like in actual practice so that we can deliberate about the choices thus highlighted.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».