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Enregistrement W4416366186 · doi:10.22329/jtl.v19i5.10423

Teaching Reading in Canada: Curriculum and Assessment Policy Updates from the Provinces and Territories

2025· article· en· W4416366186 sur OpenAlexaffvenueabout
Jeanne Sinclair, Jodi Nıckel, Melanie Brethour, Tracy Critch, Linsey Hope, Doug McCallum, Megan Renee Norris, Norma St. Croix, Jessica Worden

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensVancouver Island UniversityLakehead UniversityMemorial University of NewfoundlandMount Saint Vincent UniversityAssembly of First NationsMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)CraftCurriculumContext (archaeology)LiteracyAction (physics)PoliticsProfessional development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ontario Human Rights Commission's 2022 Right to Read report called for significant shifts in how reading is taught, emphasizing systematic, explicit instruction in foundational skills alongside meaning-focused objectives. The Commission's call to action has reverberated across Canada, prompting provinces and territories to reconsider curriculum, assessment, and teacher preparation. This paper surveys the recent history and current status of reading reforms in Canada, asking: How have curriculum, pedagogy, and assessment changed? Who are the key drivers, and what challenges remain? We analyzed governmental reports, policy documents, and personal communication with educational leaders to craft profiles of each province and territory. Findings suggest that while reforms are underway in many jurisdictions, implementation varies depending on resources, professional learning infrastructure, and political culture. We argue that sustainable change requires enhancing teacher knowledge, affirming professional autonomy, and integrating culturally responsive and equity-oriented approaches with structured and systematic instruction. Ultimately, Canada’s unique policy context presents both challenges and opportunities for literacy education that ensures all children's right to learn to read.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,389 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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