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Enregistrement W6925175687 · doi:10.17863/cam.90557

Teaching Activist Thinking in Canadian Education: The limitations of play-based learning and radical potential of Indigenous land-based learning

2022· article· en· W6925175687 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueApollo (University of Cambridge) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousMainstreamIndigenous educationTraditional knowledgeInclusion (mineral)Power (physics)ColonialismWork (physics)Active learning (machine learning)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amidst a climate crisis induced by settler colonialism and capitalism, education is key to developing new tools and envisioning solutions. Fostering skills for children to critically engage with systems of power is fundamental to how the next generation will address urgent global issues. Drawing on decolonial methodologies outlined by Linda Tuhiwai Smith (2012) and Zoe Todd (2016), I question whether play-based models are successful in teaching activist thinking in Canada. As an educational framework, play-based learning is gaining interest, particularly following the COVID-19 pandemic that required children to adapt to outdoor learning. Forest Schools Canada is one example that claims to revolutionize how children interact with the natural world to develop eco-stewardship skills in an age of ecological collapse. However, I find that mainstream play-based methods are not necessarily radical when examined alongside Indigenous land-based learning. Both frameworks prioritize intergenerational relationship-building, immersive storytelling, and hands-on learning outdoors, but the intention behind Indigenous land-based learning is inherently decolonial and anti-capitalist by necessity; conversely, play-based learning can inadvertently perpetuate these damaging systems. Using auto-ethnographic professional experience, governmental policies, and Sandra Harding’s (2016) work on standpoint theory, I critique current examples of Canadian play-based education concerning their effectiveness in teaching activist thinking. I rely on Indigenous scholars in New Zealand and Turtle Island to inform academic theories of land-based learning with examples, supported by interviews with former Indigenous colleagues in eastern Canada. My narrative-like writing and inclusion of practice-based methodology—two video conversations—deviates from traditional qualitative research to foreground relationships consistent with the frameworks I discuss. Though play-based learning shows limited promise in deconstructing harmful structures of power, especially within established western contexts like public schools, storytelling has potential to generate meaningful change if layered with intention, such as naming root causes, linking to current affairs, and inviting creative solutions through play.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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