Finding Fitting Solutions to Assessment of Indigenous Young Children’s Learning and Development: Do It in a Good Way
Notice bibliographique
Résumé
Standardized, norm-referenced assessments of young children’s learning and development pose a number of challenges when used with Indigenous children, beginning with the very notion of the construct “early childhood” that runs counter to some Indigenous ways of knowing and being. Indigenous community leaders and knowledge keepers reject the idea that all children should develop according to a homogenizing universal standard that is not grounded in specific culturally based goals and practices surrounding children’s development and does not respect each child’s unique character. Three key problems arise with creating appropriate assessment of Indigenous young children’s learning and development: 1) assessment in early childhood programs is often done from the perspective of whether children are on track to be ready for school; 2) school systems, early childhood programs, and practitioners face a barrage of pressure to measure children’s “progress” against universalist norms derived from Euro-Western ways of knowing and goals for children’s development; and 3) knowledge of diverse Indigenous young children’s varied lived experiences in today’s urban and rural communities is extremely limited. This paper discusses these obstacles and draws from the author’s many years of collaborating with Indigenous children, families, and communities to co-create culturally relevant assessment in a good way.
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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 | 0,063 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».