Experiences of Beginning Aboriginal Teachers in Band‐Controlled Schools
Notice bibliographique
Résumé
Compelling evidence points to the need for higher education, and especially teacher education, to become better informed about the concerns of Aboriginal peoples and to be more responsive to their needs. With this focus in mind, we had conversations with 30 beginning First Nations teachers, graduates of a teacher education program in Saskatchewan, as they reflected on their university preparation and their beginning years in band‐controlled environments. We identify issues and challenges that teach‐ ers faced in making the transition from the academy to the classroom and in applying theory to practice. We stress that much of what we report is not new to teacher educa‐ tion. What we want to convey is that in most cases, the weaknesses of our current teacher education programs and the challenges of beginning teachers appear to be even more relevant to the experiences of beginning First Nations teachers in band‐ controlled schools. The teachers in our study spoke positively about their experiences as students in their teacher preparation programs. A particular strength was their cohort experience. Although feeling well‐prepared in some professional areas, these teachers all indicated that they could be better prepared for working with the day‐to‐ day realities of band‐controlled schools, the lack of collegial support, and the high demands and expectations placed on them. Many expressed a desire to have formal mentorship and all wanted more “hands on” experiences. They also expressed uncer‐ tainty about how to deal with the complexity of working in tightly knit communities.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».