Teaching a doctoral-level, interdisciplinary social studies course on critical social justice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This article discusses the underlying teaching framework of relational cultural theory (RCT), as well as additional teaching practices used within a doctoral-level, interdisciplinary social studies course on critical social justice. Areas for future development are identified. Design/methodology/approach A research-engaged, conceptual report on practice was used to identify and integrate relevant scholarship for the purpose of formulating and analyzing teaching practices for this type of course, and to iteratively identify possible directions for future development. Findings RCT is a generative, underlying teaching framework for the interdisciplinary social study of critical social justice. Additional teaching practices including a community agreement to guide challenging discussions; participant-led presencing activities at the outset of classes; and, co-creation by participants of the content topics can be fruitfully embedded within RCT. Potential future development could include team-based, community-engaged, experiential term projects aimed at further deepening interdisciplinarity and civic engagement skills. Practical implications Practical guidance is provided on the use of RCT, community agreements, co-creation, presencing activities and Indigenous land acknowledgments or contemplations on Indigenous works. Social implications RCT can be used across different educational levels or contexts. Practices of co-creation, presencing and contemplation of Indigenous works are receiving increased consideration in diverse contexts. However, conventional grading procedures can be inconsistent with critical social justice, suggesting the need for research-engaged policy review. Originality/value This article responds to recent scholarly calls for discussion of teaching practices in the interdisciplinary, social study of critical social justice in post-secondary education.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».