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Enregistrement W4221030480 · doi:10.31124/advance.19383572.v1

Sadownik, S.A. (2022). Emotional language-Pedagogy of the Oppressed.pdf

2022· preprint· en· W4221030480 sur OpenAlexaff
Stephanie Sadownik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Cultural Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPedagogySociologyLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paulo Freire popularized the Portuguese term conscientização, in his work Pedagogy of the Oppressed (1970). His book noted students as oppressed by an education system by singling out the teacher-student relationship and offered insight into policy changes and approaches to teaching that considered student-centered education and the development of student discourse. Fifty years later, this paper presents a critical investigation of the impact of technology devices used in education among vulnerable and marginalized populations as a highly significant and needed focus, given the rapidly increasing reliance on internet-based technologies across the increasingly diverse communities comprising our public educational system. Current school technology agreements and poorly worded surveillance policies may silence vulnerable and marginalized populations voice or agency for students challenged by past trauma, lived experiences, emotion dysregulation or specifically a Disruptive Mood Dysregulation Disorder (DMDD). Teachers, administrators, technology staff and school board members were asked questions related to their understanding of policies related to technology and surveillance of devices such as laptops, cell phones, iPads and school sponsored BYOD programs. The information collected served as an indicator for which to measure the content knowledge and experience of the participants as well as the individual perceived goals or intentions of the participants school in relation to surveillance of staff and students. Data collected during the study indicated surveillance is attributed to five themes: well-being, assessment, policy, security, punitive. Key findings included: an assumption that school technology agreements included the use of personal devices and schools may not uniquely identify inappropriate behaviour. Additionally, assumptions informed the personal use of technology during school hours with administrators and IT staff referencing general larger district acceptable use policies assumed to be accepted as applicable to all technology equipment and general use. Assumptions regarding the enforcement of the technology agreement applications to personally owned cell phones at school, were enforced during tests; and considered generally accepted privacy concerns by students and staff related to the inappropriate recording of others through taking pictures; video; but extending to accessing social media. Finally, IT staff and administration shared parental concerns of the surveillance of students on Google and phones.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1040,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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