Tensions between policy and practice : reconciliation agendas in the Australian curriculum English
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: In various parts of the world, Indigenous and non-Indigenous peoples are actively working towards Reconciliation. In Australia, the context in which we each undertake our work as educationalists and researchers, the Reconciliation agenda has been pushed into schools and English teachers have been called on to share responsibility for facilitating the move towards a new national order. The recently introduced Australian Curriculum mandates that Aboriginal and Torres Strait Islander Histories and Cultures be embedded with “a strong ” but “varying presence ” into each learning area (Australian Curriculum, Assessment and Reporting Authority, 2013). In this paper we consider the tensions between policy and practice, when discourses external to education are recontextualised into the discipline of English. We do so by applying an analytical framework based on Bernstein’s (1990, 1996, 2000) sociological theories about the structure of instructional and regulative discourses. Our findings suggest that the space to exert Reconciliatory agendas in the Australian Curriculum English is ambiguous and thus holds the potential to not only marginalise Indigenous knowledges but also to create tensions between policy and practice for non-Indigenous teachers of English.
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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 | 0,052 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,069 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| 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 ».