Infusing Indigenous Content and Treaty Education into Physical Education Teacher Education (PETE): A Collaborative Self-Study of Teacher Education Practices (S-STEP)
Notice bibliographique
Résumé
This research responds to calls for the decolonization and indigenization of education and higher education spaces and institutions within Canada, specifically within the physical education (PE) and physical education teacher education (PETE) sub-disciplines. Recognizing our own responsibility to attend to decolonization and indigenization, we recently engaged in a collaborative self-study of our own teaching practice so that we might be better able to appropriately infuse Indigenous content and Treaty Education into our university’s PETE program. We identified this goal – infusing Indigenous content and Treaty Education – as one that would support us on our reconciliatory journeys as we aim to decolonize and indigenize our PETE spaces in authentic, genuine, and meaningful ways. Our collaborative self-study yielded findings related to our PETE practice, framed herein as six themes. Four of these themes relate to the tensions observed and felt (pushing past performative fears, inviting imposter syndrome, honouring the local Mi’kmaq contexts/peoples, critical friend[ships] as key) and two of the themes relate to our perceived positive outcomes and additional potential happenings (knowing better/doing better, possibilities beyond ‘simply’ infusing Indigenous content and Treaty Education). A discussion of these findings is offered and would be especially insightful to others who are interested in or engaged with self-study, indigenization and decolonization, and/or PE and/or PETE.
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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 | 0,021 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,021 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».