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Enregistrement W4362635814 · doi:10.15708/kscs.41.1.2

The Order of Discourses of ‘Diversity’: A Critical Discourse Analysis of the K-12 Curriculum in Alberta and Canada

2023· article· en· W4362635814 sur OpenAlexaboutno aff
Ju Hwan Kim

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Curriculum Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical discourse analysisCurriculumDiversity (politics)SociologyDiscourse analysisOrder (exchange)PedagogyLinguisticsPolitical scienceAnthropologyPhilosophyIdeologyPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

다문화 사회의 형성은 세계화 현상의 본격화 이후 현대 한국 사회가 겪고 있는 또 다른 중요한 변화이다. 이러한 현실은 다문화에 대한 깊은 이해가 수반된 다문화교육이 긴요함을 의미한다. 따라서 이 연구는 다문화주의를 국가 차원에서 적극적으로 표방하는 캐나다, 특히 앨버타 주의 교육과정 및 정책에 내재한 다문화 담론들을 Fairclough의 비판적 담론 분석을 활용하여 세밀하게 분석하고, 이를 통해 한국의 다문화교육 개선에 유용한 방향성을 제시하고자 하였다. 자료 분석 결과, 앨버타 주의 여러 교육과정 및 정책 문서들은 캐나다를 구성하는 핵심 가치를 표현하기 위해 ‘다양성’을 광범위하게 활용하고 있었다. 다양성은 크게 두 가지 핵심 담론, 즉 ‘캐나다의 독특한 국가 정체성’ 담론과 ‘세계 경제 시장에 통용되는 핵심 경쟁력’ 담론을 내재하고 있었으며, 이 별개의 담론들은 ‘사회 통합’이라는 담론을 통해 서로 결합하고 재배열되어 독특한 담론의 질서를 형성하고 있었다. 또한 이 담론의 질서는 특정 지배 집단(앵글로 색슨 계열 백인, 남성, 자본가 등)이 형성한 서사와 그 주요 이미지를 주로 반영한 이상적인 캐나다(인) 주체의 이미지를 끊임없이 재생산하고 있었다. 이러한 분석 결과는 ‘다양성’과 같은 보편적 가치의 강조를 토대로 하는 다문화교육만으로는 여러 집단 간의 불평등한 권력관계에서 비롯된 사회문화적 갈등을 해결할 수 없다는 한계점을 단적으로 드러낸다. 이를 바탕으로, 이 연구는 다문화교육이 보편적 가치의 강조와 더불어 여러 인종·민족·문화 간 발생하는 불평등의 구조적 측면에 더욱 주목할 필요가 있음을 제안한다. 이와 같은 제안점은 한국 다문화교육에 내재한 담론을 비판적으로 분석하는 데 유용할 뿐만 아니라 여러 학술 연구 및 교육과정 개발에 유의미한 방향성을 제공해줄 것이다.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0440,046
Communication savante0,0210,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,401 · 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

Citations0
Publié2023
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