Challenges and Possibilities for Truth and Reconciliation In Teacher Education: An Engagement with the Literature
Notice bibliographique
Résumé
This article delves into the evolving landscape of teacher education within the context of truth and reconciliation, acknowledging the profound role education has played in perpetuating colonial violence against Indigenous peoples. To assess reconciliation efforts in teacher education, a targeted search was undertaken, which resulted in an inductive thematic analysis of 36 scholarly works and the emergence of five overarching themes: anti-racist/anti-oppressive perspectives, decolonization, critical forms of pedagogy/narrativity, indigenization, and historical thinking. The analysis provides valuable insights and highlights challenges of advancing truth and reconciliation in education including the need for a paradigm shift within teacher education programs, urging them to adopt community-focused, land-based, and decolonizing approaches. By aligning with the spirit and intent of truth and reconciliation, and as the studies demonstrate, teacher education has the potential to contribute significantly to advancing the process of healing, justice, and mutual understanding in the journey toward a more equitable and harmonious future.
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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 | 0,033 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,090 |
| Communication savante | 0,032 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| 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 ».