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Enregistrement W4367676194 · doi:10.32920/22647451

Antiracist pedagogy in post-secondary early childhood education programs: a critical inquiry into eight graduates' perspectives

2023· preprint· en· W4367676194 sur OpenAlexaffabout
Farzana Balapatel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensEducation and Early Childhood DevelopmentOntario Tech UniversityToronto Metropolitan UniversityDurham College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDevelopmentalismPedagogyEarly childhood educationRacismCurriculumTeacher educationInclusion (mineral)Social justiceCritical theorySociologyNarrative inquiryNarrativeCritical race theoryQualitative researchPsychologyPolitical scienceGender studiesSocial sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This critical qualitative research combines the narrative design of semi-structured interviews and artifacts collection to investigate what eight early childhood educators (ECEs) learned about antiracist pedagogy in their preservice ECE programs in Ontario. Researchers indicate that ECEs do not receive adequate education on antiracist pedagogy and may feel hesitant to address topics of race, racism and power in their practices. Guided by the theoretical framework of critical race theory (CRT) and antiracist education, the paper discusses the limitations of developmentalism and outlines the significance of preservice training on antiracist education. The findings reveal that all eight ECE participants did not learn anything explicit about antiracist pedagogy in their preservice ECE programs; rather, developmentalism dominated their postsecondary educational experiences. The study recommends that our postsecondary ECE programs need to move beyond a narrow vision of inclusion and developmentalism to envision childhood through diverse perspectives. Preservice postsecondary education must infuse antiracist pedagogy in its educational policies, hiring practices, and curriculum framework to counteract racism and advance social justice.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,016
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,362 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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