Supporting Indigenous Students through a Culturally Relevant Assessment Model Based on the Medicine Wheel
Notice bibliographique
Résumé
We describe the development of a student assessment model based on the medicinewheel for implementation in the Child Welfare course (FCC 240) as part of the Familyand Community Counselling Program at the Native Education College (NEC), a private Aboriginal post-secondary institution in Vancouver, BC. We discuss the processof developing the model from our own social locations: Roselynn is a female Caucasianinstructor with European and Indonesian heritage; Jair is a male adult learner withMestizo/Indigenous heritage from South America; and Ashley is a female Indigenouslearner with Wet'sewet'en Carrier heritage. Drawing from theory on culturally relevant assessment, we present an assessment model that privileges students' many waysof knowing in the context of a course on child welfare. The framework for assessingstudents takes into account the institutional aims and objectives of NEC, the specificcourse goals and learning objectives of FCC 240, and supports the diverse perspectivesand experiences of the Indigenous learners who are studying to be social workers. Byemphasizing these perspectives, the students can focus on their strengths as Indigenousyouth, make their learning more meaningful, and place learning within a context thatmay be more culturally relevant.
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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 | 0,021 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».