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Enregistrement W2274651779 · doi:10.14288/1.0055621

Making the classroom a healthy place : the development of affective competency in Aboriginal pedagogy

2009· article· en· W2274651779 sur OpenAlexaboutno aff
Francis Lee Brown

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Methods and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPedagogyPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis explores the development of affective competency in Aboriginal pedagogy through the exploration of the Native Training Institute (NTI), an institute that functioned from 1980 to 1987 in Kamloops, British Columbia. Ten students, two administrators arid one elder were interviewed to explore how the processes of affective education were included in the NTI curriculum. The thesis develops a theory of educational transformation based on the educational principles developed at the Native Training Institute that posits a theory of affective development founded on Aboriginal knowledge, learning identity, values, competencies, ideals and vision. Four arguments for the inclusion of affective education in contemporary curriculum are presented. First, the Indigenous assertion that emotions and values are essential to the decolonization process and therefore necessary for Aboriginal success in the educational environment is defined. Second, the argument of modern European philosophy that affect is more essential to the process of learning than has been previously thought. Third, the recent developments in cognitive science that uphold the Aboriginal world view that thinking and feeling are not only connected but that emotion plays the major role in the functioning of mind and memory. Fourth, the comments of the students from the NTI that the affective aspect of the curriculum at the institute was essential to their learning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0080,011
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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