Producing “Good” Citizens: A Critical Discourse Analysis of the Ontario Ministry of Education’s Publication, Achieving excellence
Notice bibliographique
Résumé
Researchers are concerned that education is increasingly pressured and influenced by market-driven agendas which may compromise or usurp education as a vehicle for social justice and critical thinking.In this study, I employ Critical Discourse Analysis (CDA) as a theoretical framework and research method to examine the discursive construction of education in the Ontario Ministry of Education's (OME) 2014 publication entitled, Achieving excellence: A renewed vision for education in Ontario (hereafter referred to as Achieving excellence).I use Fairclough's three dimensional framework to look at metaphors, lexical choices, and multimodal features within the text.My findings suggest that Achieving excellence discursively constructs education as a path to employment and connects employment to good citizenship.This appears to be a trend within neoliberal society, which requires further critical study.create a balance in my work.Dr. Sheyholislami provided detailed feedback and wise academic advice.Without knowing it, Dr. Fox's words have picked me up and dusted me off many times.Thanks are also due to the superb faculty in this department in general, and more specifically to Joan Grant for always living up to the "Joan Knows" folklore, and to Natasha Artemeva for planting the seed all those years ago.I would like to express my gratitude to both of my parents.My Mom for listening, reading drafts, and printing and mailing me endless articles and book chapters as well as for understanding and encouraging my passion.My Dad for his sense of humour, encouragement, and his contagious pride in me.Thank you to my extended and enormous family for always supporting me.My grandparents (
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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 | 0,027 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,037 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».