Enhancing intercultural education: strategies for challenging Eurocentrism and centring Indigenous perspectives in teacher education
Notice bibliographique
Résumé
Navigating Eurocentric teacher education settings presents significant challenges for both educators and learners, particularly when engaging with issues of race, privilege, and Indigenous perspectives. This paper draws on interviews with 16 Indigenous experts from Australia, Canada, the US, and New Zealand, woven together with reflective practice from compulsory Indigenous studies courses in Queensland, Australia. Our analysis reveals three key strategies: critical self-reflection, the use of metaphors, and intergenerational mentorship, which enable initial teacher education (ITE) programs to challenge deficit thinking and promote meaningful inclusion of Indigenous Knowledges. Our paper examines the affective and intellectual tensions experienced by preservice teachers when they are invited to confront their cultural positioning, whiteness, and colonial complicity. We contend that scaffolded engagement with Indigenous epistemologies provides a potent means for challenging deficit discourses and fostering more ethically responsive educational practices. Methodologically, our paper integrates dialogic reflection and Indigenous-led analysis to generate a praxis-oriented contribution for those engaged in curriculum and pedagogical reform. While grounded in the Australian context, comparative references to other settler-colonial nations enhance global debates on decolonising teacher education, offering applied strategies for critical reflexivity, relational accountability, and the ethical inclusion of Indigenous knowledges.
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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 | 0,018 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,032 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».