Decolonize-Ed.com: A Toolkit for Teaching Indigenous Context in Canada
Notice bibliographique
Résumé
I am working to create a toolkit for teachers and contribute to the body of resources that aim to strengthen the field of teacher education and inclusion of Indigenous voices, students and content. In Canada, there are many teaching professionals who value inclusive Indigenous education, but unfortunately, due to an assortment of factors such as access to resources, funding, and professional development opportunities, they experience anxiety around these subjects, and lack the confidence to fully engage with this material (Brandon, 2002). This toolkit may provide resources that support the inclusion ofIndigenous content, and encourage the ongoing decolonization of our educational system. The first step toward decolonization is to understand colonialism, be exposed to, and stop the denial of Canada’s colonial history, and begin to embrace Indigenous ancestral knowledge (Commanda, 2016). I intend for this toolkit to be flexible, constantly evolving and adapting to the needs of Indigenous communities, pre-service teachers, and instructors. I hope that through beginning these structured dialogues, I can help the educational community to work in collaboration to carve out spaces for Indigenous voices, and advocate for true reconciliation.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,004 |
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 ».