Story of revision social studies units in the midst of racial isolation
Notice bibliographique
Résumé
Black teachers encounter various microaggressions in and around schools that make the profession taxing (King, 2016). While hurdling relational challenges, Dr. Bell funneled his energy and revised two units for fourth and fifth grade students in the learning community. One unit, Events Leading Up to the American Revolution received limited edits due to the restraint of planning time and COVID19 quarantine mandates before implementation. The second unit, Activism, received a major overhaul as it was originally cut short during the Spring 2020 semester. This article reflects Dr. Bell’s account of the year spent revising both Social Studies units that students engaged in. He includes the events that led to the decision to focus on Social Studies content and the reactions of students and their involvement as they learned content and participated in class discussions. His students enjoyed the interactive lessons, although a majority of the planning was done by him without much collaboration from his team members. As a result, this experience has inspired him to find an opportunity to develop a secondary social studies course.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».