STEM Educational Outreach and Indigenous Culture: (Re)Centering for Design Scholarship
Notice bibliographique
Résumé
Integrating Indigenous culture into STEM education is a critical process in building pathways to justice and diversifying design. This process serves to (re)center our conceptions of STEM education by challenging strictly Western notions of STEM, representing an opportunity for learning not just in curricular design, but in technological design as well. Postcolonial computing scholars have critically examined design processes, highlighting the dominance of Western knowledge undergirding cross-cultural design. However, such efforts have yet to fully leverage insights from national curricular (re)centering initiatives. We take up this opportunity through a qualitative case study of an educational outreach organization in British Columbia, Canada, a subsidiary of a nation-wide effort in curricular integration of Indigenous and Western STEM material. Applying postcolonial computing thought, we offer enrichments to theory by providing an empirical basis for a) integrating resiliency, b) politicization in design, and c) arguments for (re)centering epistemological authority in computing. These contributions both enrich theory and enhance the practice of cross-cultural design by encouraging and exploring an Indigenous (re)centering of our understanding of both curricular and technological design.
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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 | 0,016 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,066 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».