What kind of citizen? Political choices and educational goals
Notice bibliographique
Résumé
The notion of democracy occupies a privileged place in our society. Educators and policymakers are increasingly pursuing a broad variety of programs that aim to promote democracy through civic education, service learning, and other pedagogies. The nature of their underlying beliefs, however, differs. “What Kind of Citizen?” calls attention to the spectrum of ideas represented in education programs about what good citizenship is and what good citizens do. Our argument derives from an analysis of both democratic theory and a two year study of educational programs in the U.S. that aim to promote democracy. The study employed a mixed-methods approach, combining qualitative data from observations and interviews with analysis of program documents and quantitative analysis of pre/post survey data. We detail three conceptions of the “good” citizen: personally responsible, participatory, and justice oriented that emerged from literature analysis and from our study. We argue that these three conceptions embody significantly different beliefs regarding the capacities and commitments citizens need in order for democracy to flourish; and they carry significantly different implications for pedagogy, curriculum, evaluation, and educational policy. We underscore the political implications of education for democracy and suggest that the narrow and often ideologically conservative conception of citizenship embedded in many current efforts at teaching for democracy reflects not arbitrary choices but rather political choices with political consequences.
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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 | 0,007 | 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 | 0,007 | 0,022 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».