Using community-based participatory action research to create culturally grounded education at scale: a study of systems change in Peru
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we share the process of a long-term community-based participatory action research (CBPAR) project working with Quechua communities in Peru to co-create culturally grounded curriculum materials. We show how policy advocacy, collaboration between Indigenous communities, governments, and social organizations can work to systematically address long-standing social justice issues in education. The project, which has been running since 2016, uses an iterative approach to collaboratively develop quality, culturally grounded educational materials that honors students’ and parents’ lands, identities, cultures, values, needs, and goals. To make these processes scalable, we demonstrate how to identify policy windows and levers for change to bring the knowledge and voices of community members into curriculum content creation, which is historically reserved for people unfamiliar with community realities. We use a multi-pronged, multi-theory, multi-epistemological approach to discuss the practices and considerations we used and learned for forging effective collaborations between community members, educational specialists, and CBPAR researchers, as well as the tensions and issues that have arisen during the project.
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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 | 0,037 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,023 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».