To Know, To Love and To Heal: PhotoStory and Duo-Ethnography as Approaches to Enhancing Social Justice and Self-Actualization in High School Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
This article explores using PhotoStory to promote social justice in the classroom. Interweaving Photovoice (Wang & Burris, 1997) with story-sharing results in PhotoStory, a unique teaching and learning approach that can empower voices of marginalized high school students. Through PhotoStory, we explore possibilities for self-actualization in high schools, where a primary pedagogical goal is to disrupt inequitable social orders and change oppressive behaviors and perceptions. Coming to critical consciousness for both teachers and students is vital, leading to engagement in dialogical pedagogy (Mthethwa-Sommers, 2014). As bell hooks (1994) asserts, oppression emanates in and through differences in relation to sex/gender, class and race. Similarly, Freire (1970) highlights the critical role of literacy skills to equip those who are oppressed to speak truth to power. Contextualized by habitus (Bourdieu, 1986), creators of PhotoStory documentaries come to understand their own and others’ lived experiences, enhancing individual and collective empathy, and promoting healing, offering holistic ways to connect through culturally responsive learning, and flipped and flattened pedagogies. By applying duoethnography (Sawyer & Norris, 2013), three authors, two graduate students and one professor discuss and critique this art-based pedagogical method via experiences of utilizing PhotoStory as an experiential teaching and learning tool. Although the scholars are different in relation to age, status, gender and sexual identities, they are committed to exploring an ethic of care and pedagogical self-actualization that serves our need “to know, to love, and to heal”.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».