Utilizing Technology in Multicultural Education: Experiences from Canadian Schools
Notice bibliographique
Résumé
Background. In the context of increasingly diverse classrooms, Canadian schools face both the challenge and opportunity of fostering inclusive learning environments through multicultural education. As technology becomes more integrated into pedagogy, its role in addressing linguistic, cultural, and social differences gains prominence.Purpose. This study explores how educators in Canadian schools utilize digital tools to support multicultural education and promote equity among students from diverse backgrounds. The research aims to identify effective strategies, tools, and practices that enhance cultural inclusivity and student engagement through technology-enhanced instruction.Method. A qualitative multiple-case study approach was employed, involving interviews with 28 teachers, classroom observations across six schools, and analysis of institutional technology integration plans. Results. The findings indicate that technology, when used intentionally, facilitates culturally responsive teaching through language support apps, collaborative platforms, and digital storytelling tools. However, the study also reveals disparities in access, digital literacy, and institutional readiness, which hinder equitable outcomes.Conclusion. The study concludes that leveraging technology for multicultural education requires not only pedagogical innovation but also systemic support, teacher training, and inclusive design principles. These insights offer practical implications for educators and policymakers seeking to enhance diversity and inclusion in digital learning environments.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».