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Enregistrement W2904797200

Action Research: Differentiating Indigenizing and Decolonizing in Teacher Education

2018· article· en· W2904797200 sur OpenAlexaff
Twyla Salm, Michael Cappello

Notice bibliographique

Revue2018 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenizationPedagogyAction researchSociologyGrounded theoryCurriculumIndigenousTeacher educationDecolonizationAction (physics)Mathematics educationPsychologyQualitative researchSocial scienceAnthropologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to discuss how action research provides a means to differentiate indigenizing and decolonizing in teacher education. This study follows the traditional AR cycle of planning, acting, observing and reflecting and is also informed by transformational grounded theory which combines particular elements of action research, constructivist grounded theory, and decolonizing research methodologies. As the teacher-researcher, I kept a reflective journal, wrote memos and used my learning plans and activities as a source of data. Three critical friends, one Indigenous scholar and two decolonizing scholars supported my reflective processes as well. After the course was over, seven students participated in individual, semi-structured audio-taped interviews. Indigenization and decolonization are not the same. Indigenizing is about changing what know. Decolonizing is changing how we know. Decolonizing in our classroom then requires inviting PSTs to (re)consider their relationship with land, cultures, languages and traditions. How we know, our relationship to what we know, is the barrier; these are questions that emerged as we explored elementary curriculum. Action research enabled me to change my practice in full view, and alongside, my students as we reconceptualised curricula, content, evaluation and relationships.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,105
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1050,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0070,069
Communication savante0,0130,016
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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