Anti-Indigenous Racism Training and Culturally Safe Learning: Theory, Practice, and Pedagogy
Notice bibliographique
Résumé
Anti-Indigenous racism is deeply and indelibly etched into the policies and practices which inform institutions and systems across Canada. Educational “spaces” can reproduce oppressive social structures without careful and critical pedagogical consideration. One of the ways to address racism toward and impacting Indigenous people is through anti-Indigenous racism education. We use the San’yas Indigenous Cultural Safety Training program as an example of anti-Indigenous racism training. We examine the relevance and shortcomings of antiracism and critical race theories in the context of anti-Indigenous racism, and explore the manifestations of anti-Indigenous racism in adult education environments. Indigenous cultural safety (ICS) gained increasing attention when cultural and intercultural competency was identified within the Calls to Action in the report by the Truth and Reconciliation Commission of Canada as required training across sectors including health, education, justice, public services, business, and child welfare. The intent of ICS training is to ensure safe and equitable services and care, free of discrimination, to Indigenous people. Within the San’yas Indigenous Cultural Safety Training program, it was recognized that if anti-Indigenous racism educators are to effectively address racism and resistance, a set of core competencies of knowledge, self-awareness, and skills must be developed to support their work. We outline how the ICS pedagogical model was developed, and explore the ways in which Indigenous and non- Indigenous educators must confront and address personal triggers, resistance, emotionality, microaggressions, and everyday racism, and must assert Indigenous perspectives in the classroom. We also review the work that has been undertaken to research and unpack anti-Indigenous educator experiences and effective pedagogical approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».