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Enregistrement W3171536445 · doi:10.22158/elsr.v2n2p50

Indigenous Knowledge, Indigenous Experiences with Residential Schools and Sixties’ Scoop, and their Impact on Emotional Knowledge for Pre-service Teachers

2021· article· en· W3171536445 sur OpenAlexaffabout
Julia Falla-Wood

Notice bibliographique

RevueEducation Language and Sociology Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensBurman University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousBachelorPsychologyService (business)Exploratory researchPerceptionActive listeningMedical educationPedagogySociologyPolitical scienceSocial scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this 2019-2020 exploratory study is to examine pre-service teachers’ knowledge and perceptions of Indigenous Peoples and how emotional knowledge could efficiently integrate this sensitive aspect of Canadian history into the B.Ed. Program. Shen et al. (2009) state that emotions improve learning and facilitate retention in long-term memory. Could emotional knowledge be a way of integrating Indigenous knowledge in the Bachelor of Education programs? Could Indigenous experiences with Indigenous Peoples make a difference in the perception of Indigenous Peoples in pre-service teachers? For this study, the sample available to the researcher consisted of 22 pre-service teacher students. The research instruments were a questionnaire about pre-service teachers’ knowledge of Blanket Exercises, Residential Schools, and Sixties’ Scoop, and reflection papers on the same topics. The results show that 72% of Canadian pre-service teachers, who attended elementary and secondary schools, had some, very little or no knowledge of these topics before the former Prime Minister, Stephen Harper, apologized to former students of Residential Schools for the harm inflicted to them. After listening to Indigenous Survivors and being part of Blanket Exercises, pre-service teachers’ perception of Indigenous Peoples changed in a range of 26% to 100%.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,393 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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