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Enregistrement W3009942141 · doi:10.22329/jtl.v13i2.6091

Teacher Candidates’ Expectations: Equity Education, Critical Literacy, and Indigenous Students’ Epistemologies

2020· article· en· W3009942141 sur OpenAlexaffvenueabout
Lorenzo Cherubini

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPracticumPedagogyTeacher educationCurriculumEquity (law)LiteracySociologyIndigenous educationPerceptionIdentity (music)PsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Culturally responsive teachers respond positively to students’ cultural norms and traditions by creating inviting and meaningful learning opportunities that distinguish between Indigenous and western perspectives; however, in classrooms where teachers’ understanding of Indigenous epistemologies and worldviews are not necessarily sufficiently represented, Indigenous students not only often feel marginalized and isolated but disengaged from Eurocentric curriculum and texts that fail to incorporate their histories and traditions. This study focuses on the expectations and perceptions of teacher candidates (prior to their field practicum experiences in classrooms) related specifically to equity education, reflective practice, and critical literacy. The mixed-methods study examines prospective teachers’ perceptions of issues related to Indigenous students, and how public education policy and practice manifests in classrooms. The findings suggest that prospective teachers are doubtful of the fact that Indigenous voices are being presented competently to enhance student learning and foster Indigenous student identity. Moreover, prospective teachers anticipate a fundamental disconnect between the Ontario policy outcomes related to Indigenous education and the practice of teachers in school.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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