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Enregistrement W3119817216 · doi:10.5206/cjsotl-rcacea.2020.3.8303

Different Worlds Same Province: Blended Learning Design to Promote Transcultural Understanding in Teacher Education

2020· article· en· W3119817216 sur OpenAlexaffvenueabout
Kathy Snow

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningMainstreamIndigenousPedagogyThematic analysisBachelorSociologyContext (archaeology)PsychologyQualitative researchPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The history of Canada’s educational offerings for Indigenous students was based in colonial and assimilative practice. As such culturally responsive pre-service teacher education needs to respond not only by moving away from historical practice but with a moral and social imperative through programming that aids reconciliation. Current literature outlines the challenges that both Indigenous and mainstream teacher candidates have in developing efficacy towards transcultural skills development. In an effort to respond to both types of students, during the design and development of a 16-month community-based Bachelor of Education program, that was offered in parallel to a campus based program, a model of blended-education for cultural understanding was developed. Using the “elementary science methods” course as design case, this paper will outline the development of the blended model which paired campus- and community-based students. The challenges and successes of the design were determined through a thematic analysis of instructor observations of the pilot during the 2014-15 academic year. Four key themes emerged as important in fostering transcultural understandings within blended learning practice: student efficacy, relationship building, recognition of cultural bias, and legitimizing traditional ecological knowledge. Each of these will be discussed in the context of the course as well as transformative post-secondary educational experiences.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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