Heterogeneous practices and homogenizing policies: Towards a typological analysis of Canadian citizenship education in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2016, rumours began to spread that the Ontario Ministry of Education was quietly considering cutting its mandatory high school civics course in order to expand another mandatory course on career preparation. While the Ontario Ministry of Education ultimately backed down from this controversial position, the resulting public dialogue raised important questions regarding what Ontario hopes to accomplish through citizenship education. In this article, I engage this debate primarily from a theoretical perspective, arguing that the ambiguous role of citizenship education stems in a large part from a lack of clarity regarding how we use the term ‘citizenship’. In the first and second section, I review the existing literature, with particular emphasis on educational scholarship and political philosophy, to illustrate the incongruity between the complex and multi-layered ways in which citizenship is enacted in Canada and the superficial and homogeneous manner in which it is portrayed in Ontario curricula and educational policies. This incongruity, I suggest, illustrates the need for greater analytic clarity regarding the meaning(s) of citizenship. In the following section, I propose a typology of citizenship, featuring five dimensions along which citizenship is primarily enacted – political, legal, public, economic and cultural. Finally, I illustrate this typology through a brief empirical analysis of the Ontario civics curriculum – a comparative keyword content analysis of the 1999, 2005 and 2013 versions of the curriculum policy document. In conclusion, I suggest that there has been a historical shift in Ontario educational policy towards economic expressions of citizenship at the expense of other dimensions. In this sense, the brief controversy over cutting the Ontario civics course to expand the careers curriculum can be seen as just one manifestation of a larger policy trajectory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».