Engaging Indigenous Communities in Higher Education: An Analysis of Collaboration and Ownership in Alaska Native Teacher Preparation
Notice bibliographique
Résumé
In 2008, our institution was awarded an Office of Indian Education pre-service teacher preparation grant intended to increase the number of Alaska Native/ American Indian teachers in Alaska. Our research examines grant objectives and outcomes, specifically related to the institution’s stated focus on “culturally responsive teacher preparation” and “preserving and advancing” Alaska Native languages and cultures. We also explore challenges and opportunities encountered during the development of a cultural mentoring community for Alaska Native pre-service teachers, facilitated through collaboration with two Alaska Native teacher community organizations. Our work is informed by foundational literature in Indigenous culture-based pedagogy (Demmert & Towner, 2003), Indigenous higher education (Brayboy, 2012), and culturally responsive/ culturally relevant pedagogy (Ladson-Billings, 1994). Decolonizing methodologies and TribalCrit (Castagno, 2012) are particularly significant in our analysis, as the institution’s mission, vision, and strategic directions initiatives appear to be at odds with outcomes that suggest a continuation of top-down, colonized practices that perpetuate marginalization of Alaska Native students.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».