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Enregistrement W4311209897 · doi:10.1007/s12564-022-09811-3

Student-centered, “embodied inter-referencing” as antiracist and anticolonial pedagogy

2022· article· en· W4311209897 sur OpenAlexafffundabout
Ayaka Yoshimizu

Notice bibliographique

RevueAsia Pacific Education Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésPedagogySociologyContext (archaeology)SituatedEmbodied cognitionHigher educationEpistemologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article reflects on an experimental pedagogical approach I developed in a Japanese literature course that examines sex, gender, and sexuality in response to institutional and epistemic racism that exist in university in Canada and in the specific context of the COVID-19 pandemic when the number of anti-Asian hate crimes rose at an enormous rate in the city where my university is situated. Building on the intellectual movements of “Asia as method” and “diaspora as method” my project attempts to move beyond the convention of studying Asian culture by referencing western theory, knowledge, and experience. More specifically, I developed an assignment called Peer- Engaged Embodied Reflection Journal where students discuss what they learned from Japanese literature by referencing their own, local experiences and engage in peer interactions in small groups. In this article, I discuss the effectiveness of my pedagogical approach based on the classroom study conducted in the fall of 2020 and the spring of 2021, semi-structured interviews with teaching assistants (TAs), and my own teaching experience. Based on my qualitative analysis of student engagement with the assignment as well as TAs’ and my grading experiences, I conclude that recentring student experience and peer engagement produces meaningful sites for decolonial and antiracist pedagogy while teaching Japanese modern literature in a Canadian institutional context.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,380 · 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
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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