Truth‐telling in the Australian Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unlike Canada and South Africa, Australia has not completed a national Truth‐telling of First Nations histories. As a consequence, the curriculum is at risk of excluding Truth‐telling, leading to indoctrination of past injustices as part of school learning. Our analysis critically examines the use of Truth‐telling language in the Australian Curriculum—Version 9. Eighteen Truth‐telling terms were identified from a chapter on Truth‐telling in the 2018 Joint Select Committee on Constitutional Recognition relating to Aboriginal and Torres Strait Islander Peoples . Using Bernstein's strong and weak classification, instances of Truth‐telling terms were identified in the curriculum. There were three instances of Truth‐telling in the mandated Content Descriptors of discipline‐based learning areas. Only one of these instances was in the primary years. Across the weak classification where teaching was optional, there were 31 instances in the Content Elaborations, one instance in the Cross‐Curriculum Priority and no instances in the General Capabilities. And 16 of the 32 instances in the Content Elaborations were in secondary History which not all students study. With only weak classification of Truth‐telling, students will continue to be indoctrinated into an unconscious learning of bias and erasure of First Nations histories. One way to limit the settler colonial violence in the Australian Curriculum is to mandate more Truth‐telling to overcome what is perpetuating a Great Australian Silence.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».