MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4288077244 · doi:10.1080/02615479.2022.2104244

The how of social justice education in social work: Decentering colonial whiteness and building relational reflexivity through circle pedagogy and Image Theatre

2022· article· en· W4288077244 sur OpenAlexaff
Shoshana Pollack, Christine Mayor

Notice bibliographique

RevueSocial Work Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of ManitobaWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyReflexivitySocial changeSocial philosophySocial workPedagogySocial psychologySocial relationSocial sciencePsychologyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching courses on social justice are mainstays of social work education and are considered imperative for ethically responsible social work practice. Social justice education comes with many challenges, including white settler student resistance and difficulties translating social justice content into social work practice. We suggest a move from viewing social justice practice as a value or skill set - as part of the ‘professional self’ – to one that understands social justice as relational and as a politics of being and acting. In this article, we discuss methods for decentering colonial whiteness in the social work classroom by adopting relational reflexive pedagogies more congruent with social justice content. The first half of the article focuses on the white and colonial epistemological foundations of social justice education in social work and notions of the social worker subjectivity as ‘good’ and ‘moral’. In the second half of the article, we invite social work educators to reflect on congruency between social justice theories discussed in the classroom and the practice of how we teach these concepts. We then offer circle pedagogy and Image Theatre exercises as examples of practicing a relational ethic and politic of social justice in the process of teaching.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0100,035
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,378 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSocial Work EducationMême sujetSocial Work Education and PracticeTravaux en français237 207