Teaching and learning the legacy of residential schools for remembering and reconciliation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In 2015, the Truth and Reconciliation Commission (TRC) of Canada released a Final Report containing 94 Calls to Action. Included were calls for reform in how history is taught in Canadian schools, so that students may learn to address such difficult topics in Canadian history as Indian Residential Schools, racism and cultural genocide. Operating somewhat in parallel to these reforms, social studies curricula across Canada have undergone substantial revisions. As a result, historical thinking is now firmly embedded within the curricula of most provinces and territories. Coupled with these developments are various academic debates regarding public pedagogy, difficult knowledge and student beliefs about Canada’s colonial past. Such debates require that researchers develop a better understanding of how knowledge related to Truth and Reconciliation is currently presented within Canadian classrooms, and how this may (or may not) relate to historical thinking. In this paper, I explore this debate as it relates to Indian Residential Schools. I then analyse a selection of classroom resources currently available in Canada for teaching about Truth and Reconciliation. In so doing, I consider how these relate to Peter Seixas’s six concepts of historical thinking (Seixas and Morton, 2013), as well as broader discussions within Canada about Indigenous world views, historical empathy and Reconciliation.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,021 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| 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 ».