Fostering Cultural Responsiveness Online: Elementary Educators’ Experiences During the COVID-19 Shift to Online Education
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic created a swift shift to online learning, challenging elementary educators to sustain Culturally Responsive Teaching (CRT) practices in virtual environments. This qualitative case study explored how elementary school staff in an eastern Canadian province experienced fostering CRT during this transition. Using Cultural Historical Activity Theory (CHAT) as a theoretical framework, the study analyzed the systemic contradictions educators navigated in online settings—including the digital divide, the complexities of building virtual relationships, and the challenges of maintaining cultural relevance for diverse learners. Through semi-structured interviews with seven educators from varied school contexts, the research captured how participants addressed technological inequities, engaged families and communities, and adapted their approaches to sustain culturally responsive practices. These findings highlight the urgent need for professional development and institutional support to strengthen CRT practices in digital and blended learning environments. The study underscores the importance of reimagining culturally responsive pedagogy beyond traditional classroom settings and calls for further research into sustaining equity-driven teaching practices across evolving educational landscapes.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».