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Enregistrement W6922098305 · doi:10.11575/prism/41735

Emotional experiences of non-Indigenous educators teaching Indigenous curricula: Reconciliation through narrative inquiry

2023· other· en· W6922098305 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousEmotiveAction researchNarrativeCurriculumEmpathyNarrative inquiryAction (physics)Autoethnography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-Indigenous educators are required to teach Indigenous curricula according to Alberta Education (2018b) Teaching Quality Standards (TQS). This requirement hopes to contribute to the Truth and Reconciliation Commission of Canada (2015) (TRCC) calls to action regarding education in Canada. My research focuses on the calls to action which ask educators to teach Indigenous curricula with “intercultural understanding, empathy, and mutual respect” (TRCC, 2015). By asking the research question, what are the emotional experiences of non-Indigenous educators in Alberta who are teaching Indigenous curriculum, my purpose was to examine the emotional experiences as we work individually and collectively towards reconciliation in education. In this emotional journey that you are joining me on, the reader will encounter writing surrounding the Papal apology, situating myself in the research, situating the research in governing literature, approach to research and design, findings and discussion of the data. This thesis includes my design of Research in a Medicine Wheel which provides a conceptual and theoretical framework. In addition, the reader will encounter a Findings in a Medicine Wheel Word Cloud, and sweetgrass braid drawings which I created to show how my research is woven with research partners and the seven sacred teachings. Through a Narrative Inquiry approach, the findings present the stories of my three research partners and myself. In conducting an emotive analysis of these stories as data gathering, I created categories which represent themes found in each of the research partner’s stories. Susie presents the role of empathy in teaching Indigenous curricula; Elsi presents a story of growth, authenticity, and humility; and Quinn presents the perspective of moving past shock: a journey towards understanding. Each of the research partner’s stories are followed by my reaction and reflection which created the opportunity for me to become the fourth researcher in this research. This emotional journey includes a research process which became one of creating new relationships, the renewal of existing friendships, and changing relationships,. The research and writing which follows are centered on concepts found in the ever-changing processes of reconciliation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,028
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
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