Disrupting Higher Education in Alaska: Introducing the Native Teacher Certification Pathway
Notice bibliographique
Résumé
The geosocial divide that separates many rural regions of Alaska continues to present considerable challenges, such as those that have long plagued the Yukon-Kuskokwim region with cultural and value conflicts. Lack of empirical data and improper identification of the root causes of the ongoing socio-political, cultural and economic disparities between rural Alaska and the rest of the country contribute to the general misconceptions of the turbulent nature of life on the tundra today. In this isolated region, the state has built dozens of schools that largely employ non-Natives. Teacher certification requirements have largely alienated Alaska Natives from pursuing careers in their home villages due to cost, lack of access, lack of student support and irrelevant curriculum. Despite rigorous standards and extraordinary funding opportunities, the current model has traditionally underperformed against both state and national norms.This research targets a project that re-conceptualizes the teacher certification pipeline for remote Alaska Native villages via the utilisation of a competency-based bilingual curriculum, mentoring and interactive learning delivered via hybrid and online formats. The Native Teacher Certification Pathway proposed will be significant both in its local impact on unemployed adults and Yupik youth, and globally as a site for innovation in the application, delivery and assessment of evidence-based student support activities and programmes. Leveraging place, identity, language and values make learning incredibly powerful, increases efficacy and creates a true impact. Universities and business programmes that are sensitive to this fact and tailor their programmes appropriately will likely see a greater return on their investment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».