Symposium: Driving Black Student Success on a System-Wide Level
Notice bibliographique
Résumé
Qualitative and quantitative data indicators from the Toronto District School Board (TDSB) and York University highlight the crucial need for a holistic Black Student Success and Excellence (BSSE) strategy to address systemic racism that Black students face in all aspects of their schooling. To this end, TDSB developed a program to foster critical consciousness in educators. The initiative partnered educators, school administrators, central support staff, associated researchers and initiative leaders in an inquiry-based journey relevant to their role(s), space(s) and experience. The study took place in 17 secondary and elementary schools. Results demonstrate that participants fostered their own critical consciousness and that of their students’ through the research or inquiry process. The symposium details experiences from across this work. It also explores the direct and indirect effects of the initiative on participants related to the conditions and mechanisms for entry, implementation, mobilization and sustainability, and processes within the initiative at micro and macro levels. As an extension of this work, TDSB and York University also piloted a Black Student Summer Leadership Institute to provide Black secondary students with opportunities to understand and develop leadership and agency in challenging anti-Black racism through principles of Youth Participatory Action Research. As part of their inquiry, students in the summer program also identified the following key themes to describe the Black student experience: sense of belonging, stress, engagement, body/self-image, neglect, student voice and safety. Overall, this panel highlights the different components, challenges and successes with this initiative and implications for expanding this work.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».