Constructive Conflict Talk in Classrooms: Divergent Approaches to Addressing Divergent Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Dialogue about social and political conflicts is a key element of democratic citizenship education that is frequently advocated in scholarship but rarely fully implemented, especially in classrooms populated by ethnically and economically heterogeneous students. Qualitative case studies describe the contrasting ways 2 primary and 2 middle-grade teachers in urban Canadian public schools infused conflict dialogue pedagogies into their implemented curricula. These lessons, introducing conflict communication skills and/or content knowledge embodying conflicting viewpoints as learning opportunities, actively engaged a wide range of students. At the same time, even these purposively selected teachers did not often facilitate sustained, inclusive, critical, and imaginative exchange or deliberation about heartfelt disagreements, nor did they probe the diversity and equity questions surrounding these issues. The case studies illustrate a democratic education dilemma: Even in the classrooms of skilled and committed teachers, opportunities for recognition of contrasting perspectives and discussion of social conflicts may not necessarily develop into sustained democratic dialogue nor interrupt prevailing patterns of disengagement and inequity.
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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 | 0,040 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,075 |
| Communication savante | 0,032 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,038 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».