Evaluating Canadian pre-service educator programs in response to changing diversity and inclusion needs
Notice bibliographique
Résumé
Early career educators (ECE) report feeling under-prepared to teach a classroom of diverse learners. In turn, students experience negative academic and social outcomes across their intersectional identities. Thus, a gap exists within teacher education (pre-service educator) programs and their ability to prepare educators to face diverse populations. Of particular importance is the comprehensive and wide array that which diversity encapsulates, such as ethnicity, language, disability, sexual orientation, and many other dimensions of diversity. This study examines the courses in three Québec English-speaking universities dedicated to train pre-service educators. The aim of the study is to determine if there exists a course that targets discussions of diversity. Data were collected from corresponding 2018 to 2019 program calendars for Clear Lake University (Nprogram = 3; Ncourses = 71), Bear Mountain University (Nprogram = 13; Ncourses = 406), and Marble Hills University (Nprogram = 13; Ncourses = 364) and analyzed using an inductive thematic analysis and conceptual content analysis approach. Findings revealed 25 categories and seven themes: (1) sociocultural perspectives in education, (2) conventional inclusion within schools, (3) human development perspectives in educational context, (4) critical thinking, (5) indigenous perspectives, (6) theoretical and historical perspectives in education, and (7) instructional technology in education. Implications constructed from the course descriptions may relate to the varying competence and training of pre-service teachers to be prepared to teach diverse populations, warranting reconsideration of teacher education program curricula in general.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».