Standpoint Theory in Professional Development: Examining Former Refugee Education in Canada
Notice bibliographique
Résumé
On September 2, 2015, a toddler was photographed on an unnamed Turkish beach in a position reminiscent of a baby sleeping in his crib. Alan Kurdi would instantly become the poster child for an entire nation that had no other alternative but to run and risk their lives on inflatable dinghies. On the open expanse of the Mediterranean Sea, the rate of survival was much higher than staying in Syria. On December 11, 2015, the newly elected Canadian Liberal majority government opened up Canada’s borders to Syrian refugees, and the Canadian education system is now grappling with how to adequately address the needs of their former refugee students. This article examines how deficit discourse affects academic excellence of all English as an Additional Language (EAL) learners, including former refugee students, and how professional development offers a cost-effective solution to the effects of deficit discourse on former refugee students, while equipping teachers with reliable skills and tools to use in diverse classrooms. In addition, this article investigates how standpoint theory can be used as the foundation for professional development programming for teachers of all students, including those who were refugees. Keywords: education; deficit discourse; standpoint theory; refugee
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».