Who’s indoctrinating whom?: searching for anti-racist ideology in educational policy since 2020
Notice bibliographique
Résumé
Amid debates about CRT in education, this paper critically analyses laws that have reportedly sought to expand ‘education on racism, bias, the contributions of specific racial or ethnic groups to U.S. history, or related topics’ with the hypothesis that there would be little evidence of anti-racist ideology in policies pertaining to curriculum. The research design thus leans on King and Chandler’s (2016) distinction between non-racist and antiracist stances, as well as Andreotti et al’.s (2015) social cartography that maps out ‘soft-reform’ and ‘radical reform’ spaces, to achieve a latent content analysis of 14 pieces of legislation across 13 states since 2020 to identify and analyse the ideological characteristics of these pieces of legislation. Only four of the 14 documents from four different states contain a significant anti-racist ideological leaning; the others express a liberal multicultural ideological position that celebrates difference and recognizes contributions, but does not examine systemic racism. Thus, among states that are legislating more ethnic studies, the vast majority do not legislate anti-racist positions. This paper concludes that there is little evidence of anti-racist ideas being legislated into primary and secondary education in the United States, and that most curricular reforms toe a non-critical ideological line.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| 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 | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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 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 ».