Indigenous Knowledge, Indigenous Experiences with Residential Schools and Sixties’ Scoop, and their Impact on Emotional Knowledge for Pre-service Teachers
Notice bibliographique
Résumé
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%.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».