Debates on Education for Canadian Civic Identity and Its Implications for Korean Education
Notice bibliographique
Résumé
이 연구의 목적은 캐나다 사례에 기초해 시민 정체성 함양을 위해 한국 사회에서 고민해야 할 사항이 무엇일 수 있는지를 탐색하는 데 있다. 이를 위해 우선 캐나다가 시도했던 시민성 교육의 역사를 간략히 살피고, 이어서 시민성 교육을 둘러싼 쟁점이 무엇인지를 네 가지로 나누어 살펴보았다. 이상의 연구가 주는 함의를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 한국인이라는 국가/국민 정체성의 일반 특성을 나열해 가르치려는 목록 기반 접근의 한계를 우리 역시 생각해 봐야 할 것이다. 둘째, 우리도 ‘중첩된 정체성’이나 ‘양방향과정’으로 진행되는 시민 정체성 교육의 문제를 다루는 새로운 개념을 어떻게 만들어 낼 것인지를 본격적으로 고민할 필요가 있을 것이다. 셋째, 시민 정체성 교육을 누가 통제하든 ‘시민적 최소주의’ 나 ‘도덕적 최소주의’ 원칙의 관점에서, 시민 정체성 교육에서 요구되는 시민적, 도덕적 ‘최소주의’가 무엇이어야 하는지를 고민할 필요가 있을 것이다. 넷째, 시민 정체성 교육에서 일종의 영웅사 같은 내용을 가르치는 접근에서 벗어나, 활동가로서의 시민성을 함양하는 것을 중요하게 고려할 필요가 있을 것이다.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».