Teaching Indigenous teachers: valuing diverse perspectives
Notice bibliographique
Résumé
In Australia, education is failing Indigenous people, who remain the most disadvantaged group in the nation (ABS, 2007; Doyle and Hill, 2008). Indigenous students’ school participation rates are lower than their non-Indigenous peers, they leave school earlier and are less likely to complete secondary schooling (James and Devlin, 2005; Doyle and Hill, 2008). Barnhardt and Kawagley, drawing on the work of Battiste, assert that: Students in Indigenous societies around the world have, for the most part, demonstrated a distinct lack of enthusiasm for the experience of schooling in its conventional form – an aversion that is most often attributable to an alien institutional culture rather than any lack of innate intelligence, ingenuity, or problem-solving skills on the part of the students. (2005, p 10) In Australia, Indigenous students are under-represented in universities and other tertiary education institutions. Only 26% of those aged 25–64 have obtained a non-school qualification and 5% have obtained a bachelor’s degree and above. This compares unfavourably with the non-Indigenous population, where 53% have a non-school qualification and 21% have a bachelor’s degree (ABS,2008). Similar results are evident in other First Nations communities such as those in Canada (Freeman, 2008) and the US (Locke, 2004). As a means to improve Indigenous students’ participation in schooling, there have been ongoing calls for many years in Canada, North America, New Zealand and Australia to increase the number of Indigenous teachers so that students can be taught by those who best understand their needs and cultural backgrounds (Locke, 2004; Reid, 2004; White et al., 2007).
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 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 | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,030 |
| Communication savante | 0,016 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».