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Enregistrement W4411255935 · doi:10.1002/jcop.70025

<i>Equipping Educators for Equity Through Ethnic‐Racial Identity</i> Curriculum: Comparing Teachers' Fidelity of Implementation Across Remote and in‐Person Training

2025· article· en· W4411255935 sur OpenAlexaff
Adriana J. Umaña‐Taylor, Stefanie Martinez‐Fuentes, Michael R. Sladek, Mamfatou Baldeh, Heather C. Hill, Shoba Ramanadhan, Kennel Etienne, Shira Foint, Ashley Ison, Shandra M. Jones, Melissa A. Puopolo, Megan Satterthwaite‐Freiman, Eric Soto‐Shed, Mary P. Stormon‐Flynn, Michael A. Vázquez

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensMilton District Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupFidelityEquity (law)CurriculumIdentity (music)Training (meteorology)PsychologyMedical educationPedagogySociologyMathematics educationPolitical scienceComputer scienceMedicineGeographyAnthropologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Professional development (PD) to help teachers learn to use curriculum materials can be effective in aiding fidelity of implementation and supporting student learning. PD may be particularly necessary for curricula focused on students' ethnic-racial identities, given educators' potential discomfort and limited formal training focused on strategies for discussing race/ethnicity in class. The Equipping Educators for Equity through Ethnic-Racial Identity (E⁴) PD prepares educators to implement an eight-lesson ethnic-racial identity curriculum with high school students. We tested whether fidelity of implementation of the ethnic-racial identity curriculum varied by two training modalities: in-person versus remote. Teachers' (N = 14) fidelity of implementation across 55 classrooms was assessed via 440 observations. Teachers' fidelity regarding curriculum adherence was high (76%) and did not vary significantly by training modality. Remote and in-person training resulted in similar fidelity of implementation, suggesting remote trainings may enable scaling up without sacrificing impact.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,624
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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