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Enregistrement W4412809340 · doi:10.1080/13617672.2025.2532340

Integrating Islamic thought as intercultural praxis into secondary schools curriculum in Canada: an Islamic school in Saskatchewan

2025· article· en· W4412809340 sur OpenAlexaffabout
Wisam Kh. Abdul-Jabbar, Narmeen Fauzi Ramadan

Notice bibliographique

RevueJournal of Beliefs and Values · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamPraxisCurriculumPedagogySociologyPolitical scienceTheologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the battle continues over what to teach and which writers and ideas should be included in Canada’s English Language Arts secondary school curriculum, this article examines how to infuse the ELA curriculum in Canada with culturally relevant praxis and lexicon for Muslim high school students. The aim is not to confine Muslim education to storytelling, a fictionalisation of religion, or a theme-based integration of sociohistorical narratives. Instead, we ask: How can teaching ELA in Canadian schools contribute to a Muslim voice in education? How can teachers make Islamic thought relevant to Muslim youth’s daily intercultural interactions in diaspora? How can core curriculum subjects be taught beyond the repeated patterns of Islamic narratives and Qur’anic themes? The article explores how to implement Islamic concepts and practices such as Nafs (soul) and Maqasid (intentions) as pedagogical strategies in an Islamic high school in Saskatchewan to address relevant Muslim diasporic conditions. The paper is not based on data collection methods. It is research through teacher experiences teaching a secular curriculum in Muslim-majority schools. In contrast to Islamic education, which is often Qur’anic-based, this article argues that Muslim education refers to applying Islamic thought to the learning experiences of Muslims in secondary education.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0270,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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