Closing the Achievement Gap in the Classroom Through Culturally Relevant Pedagogy
Notice bibliographique
Résumé
It has been shown that Culturally Relevant Pedagogy is beneficial in schools with a wide range of populations because of its emphasis on academic achievement for all students, cultural competency, and social justice issues. This study focused on teachers’ perceptions about how to use a Culturally Relevant Pedagogy model in the classroom. Interviews with 20 in-service teachers across eight states revealed the following themes: (a) teachers’ ideas about Culturally Relevant Pedagogy and the classroom environment, and (b) school and district support on Culturally Relevant Pedagogy and social community, resources, and teachers’ training to understand Culturally Relevant Pedagogy. This paper explores themes to reveal how in-service teachers perceived their preparedness to teach using CRP strategies in the classroom. In order to close the achievement gap, a paradigm change is required. It is necessary to employ CRP strategies to create this change and integrate students’ everyday life with classroom learning objectives so that achievement disparity in classrooms may be reduced. English Language Learners (ELLs), students with low socio-economic status, and racial/ethnic minorities were the focus of this study.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».