EMPOWERING MARGINALIZED YOUTH: CURRICULUM, MEDIA STUDIES, AND CHARACTER DEVELOPMENT
Notice bibliographique
Résumé
Students are bombarded daily with print, visual, and digital media. Whether it is on a billboard, listening to an iPod on the way to school, or text messaging a friend during class, youth culture is hardwired into these multiple forms of communication technologies. Nonetheless, the daily life and respective experiences of students are often still subordinated to the school curriculum. Our social action curriculum project, which targeted “at risk” youth at a vocational high school in the Ottawa region, attempted to disrupt this by integrating emergent digital technologies and differentiated instructional strategies into five Grade 10 courses over a span of two years. Devising what we call a “socio-culturally responsive media studies curriculum,” we addressed the following Ontario Character Development Initiatives: (1) Academic achievement; (2) Character development; (3) Citizenship development; and (4) Respect for diversity. But, what happens when social action researchers and teachers seek to institutionalize such taken-for-granted use of digital media within their design and implementation of the provincial curriculum and these character development initiatives? In response to this question, this paper will examine the curriculum we implemented with teachers and students in order to negotiate the four character development initiatives. As well, we examine how our curriculum research and the implemented program specifically created spaces for marginalized voices to be heard, and multiple literacies to flourish.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».