Multicultural Education in Canadian Preservice Programs: Teacher Candidates' Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
This report examines Canadian teacher candidates' perspectives on the multicultural education component of the preservice teacher education program they attend. The data analyze were collected through a questionnaire that set out to explore whether teacher candidates were satisfied with the multicultural education preparation they received and their ideas on how it might be improved. We present the findings in two parts. First we consider the teacher candidates' critiques and suggestions on multicultural education to reveal that the majority of respondents did not feel adequately prepared to the challenge teaching in ethno-racially diverse classrooms. Their responses point to specific programmatic and structural shortcomings of current multicultural curricula in Canadian teacher education programs. They suggest ways to improve the multicultural education curriculum including compulsory courses, more diversity among faculty and teacher candidates in the program, and an integrative approach across the teacher education curriculum. We then analyze the discourses embedded in their responses to examine how multicultural education is being understood by teacher candidates. Here we show that common understandings are often articulated through the paradigm of difference, through which the problems and the solutions are believed to be about the Other. We argue that these understandings promote rather than disrupt practices that sustain white hegemony. The article concludes with a discussion of the practical implications.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,040 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».