Difficult Knowledge and Alternative Perspectives in Ontario's History Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
This study used qualitative research methods to analyze the ways in which difficult knowledge is represented in Ontario’s 2013 and revised 2018 history curriculum (Grades 7, 8, 10). Difficult knowledge promotes serious discussions about weighty topics – often entrenched in collective memory – and invites readers to reflect on the different values, beliefs, and perspectives around such topics. In this study, difficult histories refer to contested depictions of past violence and oppression as they appear in historical narratives and curricular frameworks (Epstein and Peck, 2017). Examining the curriculum using the lens of difficult knowledge allowed me to consider how educators might foster reconciliation through engagement with chapters in Canadian history. The content analysis considered the difficult knowledge topics in history curricula and the approaches proposed to encourage perspective-taking. The study used a critical sociocultural approach to explore how Ontario’s official curriculum represents difficult knowledge using multiple perspectives in general, and Indigenous perspectives, specifically. In an effort to gain a better understanding of the curricular resources currently available, this study contributes to knowledge growth by identifying entry points in the curriculum that serve to help teachers introduce difficult knowledge using disciplinary thinking and Indigenous epistemic themes. The main goal with this research is to provide recommendations to guide policy, research, and practice in the integration of Indigenous perspectives and knowledges in ways that are meaningful to learners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,016 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».