Preparing Anti-Racist Educators through Critical Transformative Emotional Praxis
Notice bibliographique
Résumé
In settler-colonial countries like Canada, Whiteness—the customs, beliefs, values, and so on that comprise White culture—is the standard to which all others are compared. Whiteness is woven into the very fabric of our society, working to uphold White supremacy and systemic racism. Education, as part of this system, is also fraught with Whiteness, and its deleterious effects are evident in the persistent inequities experienced by students of Colour. Dismantling Whiteness in education is a daunting task, but one promising solution is to develop anti-racist educators capable of embodying and enacting culturally responsive and sustaining pedagogies. However, this requires directly addressing Whiteness in teacher education programs, an endeavour that has proven challenging. As an entry into this topic, this paper explores Whiteness writ large including how it is studied both broadly and within the field of education. Then, approaches to addressing Whiteness in teacher education are reviewed, including what is and is not working. Next, other approaches to teacher education that could ameliorate current efforts to develop anti-racist educators are introduced: transformative learning and critical emotional praxis. Finally, these are woven together in a theory of change to address Whiteness in teacher education and support preservice teachers’ anti-racist development.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».