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Enregistrement W2948832264 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2019.1.8006

Evidence of Co-learning through a Relational Pedagogy: Indigenizing the Curriculum through MIKM 2701

2019· article· en· W2948832264 sur OpenAlexaffvenue
Emily Root, Stephen Augustine, Kathy Snow, Mary Beth Doucette

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumPedagogyCourse (navigation)PsychologyMedical educationMathematics educationMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the winter term of 2016, Cape Breton University launched a revised version of a second year Mi’kmaw Studies course entitled Learning from the Knowledge Keepers of Mi’kmaki (MIKM 2701). This course was designed to be led by local Elders and Knowledge Keepers with facilitation support from university faculty. It was designed by course facilitators as a dual-mode course, with the opportunity for students to participate face-to-face and online, and the excitement it generated quickly went “viral.” In this paper, we describe the experiences of the participants in the course through an analysis of their own reflections on the 13 weeks of instruction. The aim of this analysis is to share course design considerations for post-secondary institutions attempting to “Indigenize the academy” at a course level, but also to evaluate the process of co-learning as it was evidenced in the course as a means to address educational complexity and decolonization efforts in the classroom.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0110,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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