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Enregistrement W2907058224

Pedagogy: What are we learning about teaching difficult knowledge

2018· article· en· W2907058224 sur OpenAlexaffabout
Fiona Purton

Notice bibliographique

Revue2018 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumIndigenousInstitutionPrivilege (computing)PedagogyColonialismSociologyGovernment (linguistics)Resistance (ecology)Power (physics)Political scienceSocial scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper shares preliminary findings from a doctoral thesis which highlight the tensions and challenges of trying to do Indigenizing pedagogy within an academic institution where the institutional structures and its students are entangled in settler colonial logic. The pedagogy at the heart of this research is in a particular course, in a B.Ed. program. Due to increasing calls for the K-12 curriculum to include the historic and contemporary relationship between Indigenous peoples and the Canadian government. Curriculum is being updated as ministries of education respond to this call. Elementary and secondary school teachers are reporting that they do not feel adequately prepared to teach this new content. Many B.Ed. programs are thus starting to introduce mandatory course on topics such as the historic and contemporary treatment of Indigenous peoples; settler colonialism; Indigenous resiliency and resistance; and power and privilege in an effort to education the preservice teachers about the relationship and struggles that are reflected in the new curriculum. This research focuses on the experiences of a group of instructors (faculty and graduate students) at one institution who are trying to teach one such mandatory course.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0220,068
Communication savante0,0350,051
Science ouverte0,0040,018
Intégrité de la recherche0,0100,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission2
Résumé présentoui

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