Promoting First Nations understandings of sustainability in both teacher professional development and in undergraduate course learning
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this chapter is to explore an innovative professional learning and teaching model intended to promote First Nations’ perspectives of sustainability in Australian undergraduate courses. As part of the Yarning to Learn initiative, First Nations university educators facilitate yarning circles with non-Indigenous university educators. In these safe spaces, non-Indigenous university educators were supported to reflect on and evaluate spaces where First Nations’ voices could be heard, or amplified, through sustainability-related concepts. The program was trialled across three Australian universities: Wurundjeri (Naarm/Melbourne), Wadawurrung (Waurn Ponds) and Nyungar Countries (Boorloo/Perth). To the best of our knowledge, this model of professional learning is a first-of-a kind design, embracing yarning and yarning circles as spaces for sharing and reflecting on how to promote First Nations’ perspectives in our teaching. We draw on autoethnographic methodologies to explore both the experiences of the participating First Nations and non-Indigenous university educators. In this chapter, Yarning to Learn acts as a cross-cultural bridge to support decolonising knowledge and thinking relating to sustainability education, facilitating non-Indigenous university educators as they are mentored, supported, and by led by expert First Nations university educators. These initiatives support efforts to empower non-Indigenous university educators to decolonise teaching and promote undergraduates’ understandings of First Nations’ worldviews of caring for Country and associated sustainability-related concepts and practices.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».