From Turmoil to Transformation: Advancing Anti-Oppressive Social Work Education in an Era of Instability
Notice bibliographique
Résumé
Anti-oppression is woven throughout the Council on Social Work Education (CSWE) 2022 Educational Policy and Accreditation Standards (EPAS). The call to action is clear; how to engage can be challenging. How do we bring anti-oppressive practice (AOP) pedagogy alive in the classroom? This article aims to create space in which Social Work educators can join us in reflecting upon and interrogating our collective practices as we seek to answer the call of our guiding educational standards and ethics while also weighing the critiques. The classroom represents a place of powerful parallel process, wherein Social Work educators can model many of the same concepts and skills we hope to impart to our students. Building from the tradition of story-telling as a form of knowledge and deconstruction, we, the authors, draw upon our theoretical perspectives, clinical and educational experiences, and lessons learned from our processes of bringing AOP pedagogy into our classrooms. We offer a community of ideas and collective commitment to the conviction that through AOP and AOP pedagogy, social workers can work together to create a more just society, one which honors the dignity and worth of all individuals, fostering human rights and the opportunity for all individuals to thrive.
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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 | 0,023 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,063 |
| Communication savante | 0,023 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,040 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,015 |
| 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 ».