Canadian First Nations Women Preservice Teachers' Experiences and Perceptions Regarding Technology
Notice bibliographique
Résumé
The primary purpose of this research was to collect data for Canadian First Nations educators and policy makers to use in making decisions surrounding issues of First Nations women and technology education. Nine First Nations women preservice teachers at the intern stage of their Indian Teacher Education Program at the University of Saskatchewan were engaged in indepth interviews concerning their experiences and perceptions regarding technology. The study found that the participants defined technology first and foremost as computer-related. Some viewed technology from the cultural aspect, and thought technology used for financial gain would take away from traditional family values. The participants thought that women needed technology training and that they needed to develop self-confidence and become role models in order for First Nations women to exercise leadership in the field of technology. The participants stated that their university experience was responsible for most of their learning about technology. They did not, however, feel prepared to face the technology they would encounter in schools. Intimidation, stereotypes, the lack of access and exposure to technology, the lack of a good self-image, lack of time, and lack of role models were perceived to be some of the biggest barriers to First Nations women learning about and using technology. Men in their use of intimidation and stories with negative images of women and technology were perceived as one of the strongest deterrents to First Nations women advancing in the area of technology. Findings from this study had significant implications. First Nations teacher preparation programs should include required credit courses and establish daycare centers. Band controlled schools should update computers and make provisions for technology education by providing for such courses. Further research such as a collection of stories embracing positive images of First Nations women involved in technological pursuits should be undertaken to help ameliorate the status of First Nations women in technology.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».