Gaining Insights into the Schooling Experiences of Refugee Students through Art and Accompanied Narratives
Notice bibliographique
Résumé
through Art and Accompanied Narratives
 Presenter: Alaa Azan, Institute of Interdisciplinary Studies, Child Studies program
 Faculty Supporter: Carol Rowan
 
 Recent scholarly writing concerning refugees and education are sometimes drawn towards deficit- perspectives. As a result, refugee families and children could be viewed as “Subjects of trauma” and “Vulnerable victims.” The dominant deficit-discourse is perpetuated by focusing on themes of war, trauma, and fear when examining children’s drawings. The current study aims to move away from this problem- based discourse and instead employ a strength-based approach to analyze the meaning of the school-based experiences of refugee students in Canada. The study will investigate the research question: How do a small group of refugee children, depict their lived school experiences in two Ottawa area community centers through drawings and verbal descriptions? The purpose of the study is to open space for discussions on the ways refugee students are viewing their schooling in Canada, building the capacity of educators, policymakers and everyone concerned with refugee’s success to serve them better. Guided by a post-structural theoretical framework, the study used drawings and descriptions to document refugee children schooling experience. Arabic speaking refugee students ages 6-12 were asked to draw “a typical day at school.” 18 Students were recruited from two community centers in Ottawa. The drawing activity took 20-30 minutes. Thematic analysis was applied to the data to help organize the emerging findings from the drawings and the verbal data. The results demonstrated the domination of themes on play and learning as reflecting the schooling experience and revealed the overall positive outlook of the participants towards their schooling in Canada.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».