Multiculturalism is Dead: Long Live Community Cohesion? A Case Study of an Educational Methodology to Empower Young People as Global Citizens
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the theme of the ‘two faces of education’ by reviewing new policy directives in the United Kingdom to strengthen community cohesion in schools and their communities. These directives have resulted from growing disaffection with the aims and outcomes of multiculturalism. This article will investigate the ways in which this disaffection has resulted in both ‘quick fix’ politicised solutions, and in more genuine attempts to support young people to develop positive relationships with people from different ethnic backgrounds. It will suggest that whilst inequalities of educational outcome for different ethnic groups persist, schools will continue to be part of the problem, hence the second link with the theme of two (or more?) faces of education. In order to become part of the solution, schools internationally will need to adopt much more creative and complex approaches to the reduction of racism and inequality than those currently being proposed by the UK Government. A case study of an approach that has been used in many countries of the world, including Brazil and Canada, to engage young people in open dialogue, and to develop empathy and critical thinking is provided. The case study from a multi-ethnic college setting within the Midlands, United Kingdom, will illustrate how young people can be enskilled and empowered to consider key debates that have relevance to their lives as global citizens living in a culturally diverse community.
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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 | 0,016 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».