From Isolation to Innovation: Narrative Self-Study of Teachers Adopting Digital Pedagogies in Remote Canadian Regions
Notice bibliographique
Résumé
Background. Teachers in remote Canadian regions have historically faced challenges related to geographic isolation, limited access to professional development, and infrastructural disparities. The COVID-19 pandemic accelerated the demand for digital pedagogies, forcing educators in these contexts to rapidly adopt unfamiliar technologies and reconfigure their instructional practices. Purpose. This study investigates how teachers in remote areas navigated this transition through a narrative self-study lens. Method. Using qualitative methodology, five educators from rural provinces in Northern Canada engaged in self-reflective journaling and peer dialogue over a nine-month period. Thematic analysis of the narratives revealed key tensions between professional isolation and digital empowerment, as well as shifts in teacher identity, agency, and pedagogical innovation. Results. Participants described initial resistance, technological uncertainty, and emotional fatigue, which gradually evolved into adaptive strategies, collaborative learning, and renewed professional purpose. The findings highlight how digital transformation, though initially disruptive, served as a catalyst for reflective growth and community-building in marginalized teaching environments. Conclusion. The study concludes that narrative self-study can be a powerful tool for supporting teacher resilience, agency, and innovation, especially in geographically and technologically constrained settings.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».