Using Critical Discourse Analysis to Address the Gaps, Exclusions and Oversights in Active Citizenship Education
Notice bibliographique
Résumé
There is great concern that active citizenship policies, curriculum and/or pedagogy are not working effectively, and many researchers are seeking ways to engage students more in public affairs and political realities. In this dissertation, I explore the captivating universe of active citizenship education and the discourses that propel it, using critical theory, documentary method and critical discourse analysis. I analyze over 400 documents that directly or indirectly relate to citizenship education to determine where we have been, where we currently are, and where we ought to go with active citizenship education. As a result of my research, I discovered that the discourses that originally constructed notions of the citizen, citizenship and the rights of the citizen (e.g., Socrates, Michavelli, Rousseau, Jefferson, Roosevelt, and Martin Luther King, Jr.) differed, but they often shared themes of self-reflection, critique, and emancipation. Unfortunately, these fundamental pillars fell increasingly by the wayside when, for example, globalization spun its web (e.g., mass migration, the Internet, access to faster systems of travel and free trade). Correspondingly, neoliberal discourse penetrated local, state and global systems, and citizenship education like many other aspects of society was altered. A newly designed ‘global’, ‘unregulated’, ‘knowledge society’ claimed a new vision for civil society and thus citizenship and citizenship education. Such discourses became imbedded not only in the corporate world but also in public institutions – education was not immune to this. I discovered that although universal discourses such as sustainability, cooperation, and human rights are promoted in secondary citizenship education via social studies curriculum, little of this discourse is instituted in policy, curriculum and pedagogy. Students are not being given many classroom opportunities to become reflective, engaged and empowered citizens with the capacity to shape society and challenge institutionalized oppressions such as racism, poverty, sexism, ageism, and classism. Based on moral, ethical and democratic imperatives, I present recommendations on how to move forward to create the citizenship education programs youth deserve. I provide guiding principles, a navigational illustration, and an exemplar of what a revised citizenship education curriculum might look like.
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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 | 0,147 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,046 |
| Communication savante | 0,022 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».