Racial and Language Microaggressions in the School Ecology
Notice bibliographique
Résumé
The growth trajectory of ethnically and linguistically diverse individuals in the United States, particularly for youth, compels the education system to have urgent awareness of how diverse aspects of culture (e.g., Spanish-speaking, Black Latina student) are implicated in outcomes in American school systems. Students spend a significant amount of time in the school ecology, and this experience plays an important role in their well-being. Diverse ethnic, racial, and linguistic students face significant challenges and are placed at considerable risk by long-observed structural inequities evidenced in society and schools. Teachers must develop the capacity to be culturally sensitive, provide culturally responsive pedagogy, and regularly self-assess for biases implicated in positive academic outcomes for students in kindergarten through Grade 12. Research and practice have suggested that racism and discrimination in the form of racial microaggressions are observed daily in schools and classrooms. This article provides an overview of racial microaggressions in the school context and their damaging effects on students. We provide specific examples of microaggressions that may be observed in the U.S. classroom environment and how schools can serve as a positive intervention point to ameliorate racism, discrimination, and racial and language microaggressions. This comprehensive approach blends theory with practice to support the continued development of cultural humility, culturally sustaining pedagogy, and an equity-responsive climate.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».