Lipstick on a Pig? Critical Theory, Cognitive Science and Ontario’s New Language Curriculum.
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the responsiveness of Ontario’s new 2023 Language Curriculum to recommendations from the Ontario Human Rights Commission’s (2022) Right to Read Report. The report connected many students’ failure to master reading to the Ministry and Ontario teacher training programs’ neglect of cognitive science-based approaches (CSBAs) to reading, in favour of focusing on socio-cultural issues promoted by contemporary variants of Critical Theory (CT). Arguably, those variants distract elementary educators from their primary job of teaching children to read, and are pedagogically misguided, harmful to low socio-economic students, and hostile to science and evidence. Employing mixed methods, I compare the 2023 Curriculum to the OHRC’s curriculum and pedagogy recommendations, exploring differences in terminology used in both previous (2006) and new language curricula. I find that the Ministry has not in fact supplanted the terminology of CT with that of CSBAs. While the use of CSBA terminology doubled from 2006 to 2023, there was also a 355.24% increase in CT language, including an increase of 2,233.87% in use of identity, one of CT’s prime terms. I attribute these findings to an ideological disconnect between Ontario’s educational bureaucracy and its provincial government, which I argue is itself a product of Anglo-American isomorphism and bureaucratic agenda setting. These findings mirror those from previous research into the Ministry’s decades-long adoption of CT terminology, which I suggest is hindering efforts to promote reading mastery.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».