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Enregistrement W4232411656 · doi:10.32920/ryerson.14657175.v1

"Why nobody told me and why it would have been impossible to do so until now" : an autoethnographic inquiry into teaching and learning towards social justice in early childhood teacher education

2021· preprint· en· W4232411656 sur OpenAlexaff
Katrina Ramnarase

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical and Liberation Pedagogy
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésAutoethnographyTransformative learningPedagogyNarrative inquiryNarrativeExperiential learningEarly childhood educationEarly childhoodSociologyPsychologyTeacher educationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a personal narrative autoethnographic methodology is used to begin mapping a transformative learning journey towards teaching and learning for social justice in early childhood teacher education. In autoethnography, personal lived experience is the primary source of data. This inquiry explores two stories of personal transformative learning using a journey metaphor to structurally frame the inquiry. Through a process of writing as inquiry (Richardson, 2003) and emotional introspection (Ellis, 1991) and using a conceptual framework based on postmodern perspectives, this autoethnographic research paper reveals the steps toward critical consciousness (Freire, 2006) taken by the author/researcher-a student in early childhood teacher education-as she uses personal narratives of lived experience in early childhood teacher education as primary data to explore the implications of this transormative learning process to explore themes around teaching and learning towards social justice in early childhood teacher education programs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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