Cross-Border Dialogues: A Collaborative Instructional Design Inquiry to Promote Equity and Diversity
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic complicates ingrained educational inequalities around the globe and foregrounds the pertaining challenges that teachers have encountered due to school closures and the shift to distance learning. This cross-border teacher education project intended to examine how academics and pre-service teachers in different geographic locales could collaboratively explore equitable learning opportunities for diverse learners through the use of critical media literacies to respond to interconnected global crises. In this six-week cross-border teacher education project, we recruited four Mandarin and English literacy teacher candidates in Hong Kong to interact with one another and one Canadian professor as part of the teacher preparation phase of a larger-scale cross-border research project that connects youth from Hong Kong and Canada in a social networking space. For the purposes of teacher professional development, the Hong Kong teacher candidates and Canadian researchers engaged in collective exploration of how instructional designs in literacy education could promote equitable learning opportunities for diverse learners. Findings show that the cross-border teacher education project supported teacher candidates’ development of pedagogical skills and espoused their agency in promoting educational equity and collective problem-solving through critical media literacies. Findings relate the teacher candidates’ shifted perspectives from focusing on students’ decontextualized language skills to nurturing critical media skills. Changing from a deficit-oriented view about what literacy learners could not do, the teacher candidates also adopted an asset-oriented view about the linguistic and cultural repertoires that diverse learners could bring to literacy classrooms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».