Working towards relational accountability in education change networks through local indigenous ways of knowing and being
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous communities and students have been marginalized by colonial practices, disproportionally referred to special education programs, and encounter systematic prejudice and discrimination in education systems that lack respect for their ways of knowing and being. To disrupt hierarchical practices and structures that enact a hidden curriculum of privilege and racism, reconciliation and educational and system transformation need to work in tandem. Drawing on critical case study guided by Indigenous Storywork principles, we are researching how Professional Learning Networks (PLNs) can support educators and Indigenous community partners’ collaboration to decentre colonizing education practices. Analysis of preliminary data offers a window into the potential and complexity of engaging in decolonizing work that asks educators to unpack their role in reconciliation efforts and unlearn much of what they believed to be ethical practice. Findings include: participants awakening to structural inequities and racism; white/settler participants engaging with difficult knowledge; educators emphasizing their need for external resources to decolonize their practice; and a delicate balance between educators feeling challenged, feeling hopeful, and recognizing the distance yet to be travelled. This study demonstrates that collaboration with Indigenous community partners within education change networks (ECNs) holds potential to support pedagogical transformation and ultimately redefine student success.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,036 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».