Indigenous Principles Decolonizing Teacher Education: What We Have Learned
Notice bibliographique
Résumé
Although teacher education programs across the country are currently under significant review and reform, little attention is paid to the importance of Indigenous principles that could inform or transform them. Attention to Indigenous principles such as those presented in this paper can, we believe, serve to decolonize teacher education, offering programs that enable greater success for a wider array of diverse students, both Aboriginal and non-Aboriginal, and address their needs and interests. The intent of this paper is to draw attention to the ways Indigenous principles offered by Lil’wat scholar Lorna Williams have influenced one teacher education program, and to share some of the ways that these principles have been enacted within the program. We offer our perspectives as narrative accounts of what we have done in our courses and in our teacher education program that reflect the principles explained in the paper. We do not feel we can express this perspective any different other than to recount shifts made and our observations as educators. These could be expressed as case studies but this would only be paying lip service to claiming a methodology that was not really followed. We offer this paper more as a sharing of narratives drawn to the indigenous principles. Authenticity comes from our common perceptions from different perspectives in the program.Keywords: Indigenous Knowledge; Teacher Education; Decolonization
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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 | 0,017 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,027 |
| Communication savante | 0,012 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| 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 ».