An interview with Gerald Cupchik: Equity, diversity and inclusion
Notice bibliographique
Résumé
How should we address equity, diversity, and inclusion issues in the ‘Post-COVID era’? Some students just want the degree, whereas others miss the social intimacy of classroom experiences. In this interview, we address a dissociation between university administrations with top-down, ideologically driven agendas, and the lived experiences of students. Students become immersed in diversity by participating in classes based on shared interests that cut across backgrounds and reflect experiential learning; moving from ‘cliques to networks.’ Inclusion cannot be mandated by the university and formally required of lecturers. Rather, it reflects a student’s feeling of belonging based on acceptance by others in the classroom setting and this is something that lecturers can foster. Equity is a more delicate theme tied to past exclusions that touch many communities. Gatekeepers have historically excluded students based on race or cultural affiliation. Attempts to redress this imbalance for specific communities can forget the historical exclusion of others. My approach favors ‘inclusive authenticity,’ whereby students are in touch with their heritage, and ‘reflective awareness,’ a sensitivity to the political dynamics that surround them. We can move from ‘surface to depth,’ both as institutions and individuals by fostering critical thinking and listening to the voices of students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».