Identity text: an educational intervention to foster cultural interaction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sociocultural theories state that learning results from people participating in contexts where social interaction is facilitated. There is a need to create such facilitated pedagogical spaces where participants can share their ways of knowing and doing. The aim of this exploratory study was to introduce pedagogical space for sociocultural interaction using 'Identity Text'. METHODS: Identity Texts are sociocultural artifacts produced by participants, which can be written, spoken, visual, musical, or multimodal. In 2013, participants of an international medical education fellowship program were asked to create their own Identity Texts to promote discussion about participants' cultural backgrounds. Thematic analysis was used to make the analysis relevant to studying the pedagogical utility of the intervention. RESULT: The Identity Text intervention created two spaces: a 'reflective space', which helped participants reflect on sensitive topics such as institutional environments, roles in interdisciplinary teams, and gender discrimination, and a 'narrative space', which allowed participants to tell powerful stories that provided cultural insights and challenged cultural hegemony; they described the conscious and subconscious transformation in identity that evolved secondary to struggles with local power dynamics and social demands involving the impact of family, peers, and country of origin. CONCLUSION: While the impact of providing pedagogical space using Identity Text on cognitive engagement and enhanced learning requires further research, the findings of this study suggest that it is a useful pedagogical strategy to support cross-cultural education.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».