Literacy Narratives for 21st Century Curriculum Making: The 3Rs to Excavate Diverse Issues in Education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter explores literacy narratives as a narrative inquiry approach used in a Canadian education foundation course which focuses on story and experience as told and retold through letter-writing correspondence among teacher candidates. The process is illustrated in the chapter through a literacy narrative exemplar. The 3R framework developed by the author in her research program on poverty and education was applied to teacher candidates’ narrative ways of excavating storied experiences and assumptions in schooling. The 3R framework helps teacher candidates deconstruct their literacy narrative correspondences in order to avoid ‘hardening’ into their lived storied experiences as they work through the framework of: narrative reveal to help them excavate unconscious assumptions that surface in their writing; narrative revelation to show how they can interrogate further their own (sometimes biased) experiences, and; narrative reformation to show how prospective teachers can begin to transform teacher knowledge through awakened new narratives. Literacy narratives, as a curriculum making pedagogy to deconstruct formally and informally using personal educative experiences, readings from the course, and usage of the 3R framework, is a pedagogical example of social justice that gives dignity, respect, and perspective in order to reframe thinking about diverse issues in teaching and teacher education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».