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Enregistrement W3181476684 · doi:10.3389/feduc.2021.696847

Finding Fitting Solutions to Assessment of Indigenous Young Children’s Learning and Development: Do It in a Good Way

2021· article· en· W3181476684 sur OpenAlexaff
Jessica Ball

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPerspective (graphical)Early childhoodConstruct (python library)Traditional knowledgeNorm (philosophy)Early childhood educationFace (sociological concept)Child developmentBest practicePedagogyPsychologyDevelopmental psychologySociologyPolitical scienceSocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0080,014
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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