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Enregistrement W4409516133 · doi:10.11648/j.ijeedu.20251401.12

Bridging Digital Equity and Cultural Responsivity in Elementary Schools: The Role of Family-School Partnerships

2025· article· en· W4409516133 sur OpenAlexaffabout
Benjamin Boison, Anne Burke

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Elementary Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandAurora College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)Equity (law)SociologyResponsivityPedagogyPsychologyMathematics educationPolitical scienceComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic triggered a rapid shift toward remote learning, revolutionizing family-school relationships. The pandemic brought digital inequalities into sharp relief coupled with new possibilities for culturally responsive teaching (CRT). Within the context of our selected schools, families emerged as crucial partners for supporting student engagement and cultural connection during virtual learning in elementary schools in Canada. The present qualitative case study explores how seven elementary school staff members in Eastern Canada navigated the intersection between CRT, digital access, and family-school partnerships during pandemic-driven remote teaching. Based on our semi-structured interviews with the school staff and through a Family-School Partnership theoretical lens, we found that family involvement was a key strength for CRT implementation, as parents and guardians served as cultural liaisons facilitating students' learning at home. The teachers adapted their teaching practices through the integration of cultural knowledge at home, the use of multilingual tools, and involving families with culturally responsive classroom practices. However, there were challenges because there was disparate access to technology, poor internet connections, and varying digital literacy among family members. These inequalities had a disproportionate impact on students from minority communities, particularly Indigenous, immigrant, and low-income communities. Our findings highlight educators' innovation and adaptability toward facilitating culturally responsive digital pedagogy but also notes an opportunity to reinforce institution-level professional development support for culturally responsive digital pedagogy. Based on our findings, we emphasize the need for sustained investment in digital infrastructure/resources, targeted teacher training, and adaptive family engagement models for ensuring equal access and culturally responsive practice for future hybrid or remote learning environments. This research contributes to broader discourse on educational reform emerging from a pandemic era through its demonstration of how school-family relationships grounded in trust can serve as a foundation for culturally relevant, inclusive, and equitable learning. With schools moving toward digital and blended learning, overarching policies should cover strengthening school-home relationships and sustainable efforts to bridge the digital divides for diverse learners.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0380,031
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0030,023
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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