Bringing indigenous educational leadership perspectives into social work leadership education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article explores how educators benefit from partnerships with Indigenous peoples and collaborations across disciplines and positionalities in responding to policy calls to transform social work teaching environments to better reflect Indigenous voices. Drawing on an “Indigenous ethical space of engagement” (Ermine 2007: 194), the authors share their experiences collaborating on an Indigenous teaching project entitled “Matoogiying Gaminigowiziying (Sharing our Gifts): Indigenous Learning Bundles” at Western University. They worked together to introduce Indigenous educational leadership content into a graduate-level Administration and Supervision social work leadership course at King’s University College during the 2023 and 2024 academic years. Drawing on a conversational approach, the authors will begin by locating themselves, then reflect on social work leadership education, the gaps in Indigenous social work leadership research, and outline the value in drawing on Indigenous educational leadership research to fill gaps in teaching social work leadership. They will describe the creation and content of the Indigenous Learning Bundles, the social work education policy context, and how the leadership bundle was integrated into the graduate social work leadership course. To conclude, they will share personal insights they have garnered by reflecting together through a conversational approach centered on their collaborative teaching experience.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,028 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».