Examining an Apparent Educating Gap Between Non-Indigenous and Indigenous Learners: A Hermeneutic Phenomenology Approach
Notice bibliographique
Résumé
This hermeneutic phenomenology study examined the apparent phenomenon of the educating gap – a persisting disparity between the educational experiences and results of Indigenous and non-Indigenous learners in a Kindergarten to grade 12 (K-12) public education system. I drew on the lived stories of non-Indigenous and Indigenous educational stakeholders as research participants to look for the presence or absence of deficit model language or for alternate explanations in their personal accounts of this disparity. The research setting was the North-Central, East Coast of Vancouver Island, British Columbia, Canada. Under the umbrella of an indigenist perspective, while employing a method of narrative interviews and their analysis through a hermeneutic circle, this apparent educating gap was studied in terms beyond what can be learned through statistics and data, as a multi-dimensional phenomenon. Interviews and the ensuing analysis did not show any evidence of deficit model language used in participant narratives of this apparent educating gap. In place of such deficit explanations, the research revealed perceptions and perception patterns, pointing to hindrances or obstacles that disrupt equal learning opportunities for Indigenous students, families, and communities. These perceptions came to light in the participants’ life stories that outlined their experiences of the strengths and struggles in attempting to reach every learner equally. For the purpose of this research, the terms perception and perception patterns were used to point to participants’ experiences and insights related to the disparity of this apparent educating gap.
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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 | 0,018 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,034 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».