How Integrating Aboriginal Perspectives into the Classroom Affects Students Attitudes Towards Aboriginal People
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the methods employed by Alberta Education to teach Alberta students about the Indigenous Peoples of Canada. Currently, Alberta Education has two approaches, which are: 1) the integration of the First Nations, Metis, and Inuit Policy Framework (FNMI), which is a framework that is a means to educate all Albertans on the history of Aboriginal Peoples, and 2) an optional Aboriginal Studies coursework. An urban high school participated in this research study, which was under the call for the integration of the FNMI policy framework and also offered Aboriginal Studies 10. I used a Blackfoot theoretical framework, grounded in an Indigenous research methodology, alongside principles of the Beadworking paradigm to conduct the research. I employed a survey that was quantitative in nature to determine students’ attitudes towards the Indigenous Peoples of Canada. I was interested in identifying whether taking Aboriginal Studies 10 made a difference in the participants’ views of Indigenous Peoples. I used principal-component factor analysis and multivariate analysis of variance (MANOVA) to analyze the data. The results from the MANOVA analysis indicate that the Aboriginal Studies 10 class plays a role in students’ perceptions of Indigenous Peoples specifically. These results indicate that students who participated in the Aboriginal Studies 10 course had a more positive view of Indigenous Peoples than students who did not participate in Aboriginal Studies 10.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».