Pedagogical approaches for social justice and diversity in Canadian social work education
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to explore social justice and diversity education in Canadian schools of social work. Using an online survey, we invited faculty members to share their teaching experiences in social justice and diversity courses. Participants included 24 faculty members who have taught either undergraduate or graduate students in accredited social work schools across Canada. Using descriptive synthesis and content analysis, the findings revealed various characteristics of social justice and diversity courses, as well as several categories around challenges and supports in teaching social justice and diversity courses. Three challenges are noted: (1) insufficient time to cover social justice and diversity topics with enough breadth and depth; (2) addressing students’ affects and preconceived ideas; and (3) increased burden for faculty members identifying as Black, Indigenous, and people of color (BIPOC) teaching social justice focused courses. Participants described three areas that need to be strengthened to teach social justice and diversity courses including (1) integrating social justice content across all micro and macro courses, as well as practicum; (2) creating a space and culture of community of practice (CoP) for social justice education and ongoing faculty training; and (3) institutionalizing social justice education for the professional accreditation of social work education.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».