Factors impacting non-Indigenous educators’ inclusion of First Nations’ content in schools: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This systematic review is a rigorous analysis of Australian literature that identifies the factors (barriers and enablers) that impact non-Indigenous educators’ inclusion of First Nations' content in Australian schooling. Understanding the barriers and enablers to pedagogical inclusion are an important elements to upholding the various governmental policies and redressing education inequities in the settler-colonial Australian context. Key databases, specifically Informit, Web of Science, ProQuest, and Google Scholar were searched which resulted in n = 40 articles deemed to meet the in/exclusion criteria. Inductive thematic synthesis was conducted to provide valuable insights about the relevant barriers and enablers for non-Indigenous educators to include First Nations content in their practice. Findings indicate that lack of knowledge and prioritisation for First Nations content were significant epistemic barriers with standpoint and confidence identified as affective barriers. Enablers were identified as relationships with First Nations Peoples to inform shifts in pedagogical lens, as well as ongoing professional development and support. The results of this systematic review suggest that redressing the current state of Australian education requires tackling of multifaceted, complex, and interrelated factors to facilitating sustainable change so that all students have the opportunity to develop social-justice worldviews associated with valuing and truth-telling.
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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 | 0,037 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».