Conceptualizing and contextualizing digital citizenship in urban schools: Civic engagement, teacher education, and the placelessness of digital technologies
Notice bibliographique
Résumé
In September 2014, pro-democracy demonstrators in Hong Kong mobilized to bypass online government censorships, connecting through their Smartphones using the FireChat app. In 2013, four Saskatchewan women used Facebook chat to speak out against the proposed Federal Bill-45, initiating the IdleNoMore movement. In each of these cases, digital technologies were used to bypass the “official” channels of civic engagement. In this way, digital technologies can provide spaces within which non-dominant social groups can network around – and mobilize against – the entrenched interests embedded in traditional media. At the same time, however, digital technologies can become obstacles to civic engagement. In the 2016 US election, for example, Facebook was at the centre of controversies over fake news and “digital echo chambers.” As citizenship educators, therefore how can we engage with digital technologies in a positive way, in order to create decentred spaces for civic engagement within the diversity of 21 st century classrooms? In what follows, we first review existing research within the scholarly and policy contexts of civic engagement in urban schools and 21 st century learning skills. We then present the conceptualization of digital citizenship that guides our project, with particular emphasis on the different spaces in which urban youth can be (and are) civically engaged. Finally, we discuss the context of our project, present some initial findings, and reflect on some of the obstacles we have encountered so far. In particular, we discuss our attempt to develop faculty/school partnership model as a way making the curriculum more locally relevant and meaningful to learners.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,057 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».