Neutrality Always Benefits the Oppressor: The Need to Rupture the Normalized Structure of Teacher Education Programs to Diversify the Workforce
Notice bibliographique
Résumé
As faculties of education have undergone drastic changes to keep teacher education programs afloat while accommodating teacher candidates during a pandemic, much of these altercations are designed, much like the education system itself, to meet the needs of white, privileged students. Although many of the changes from classroom content, pedagogy, and assessment to alternative practicums are commendable in the face of a pandemic, BIPOC and teacher candidates from lower socioeconomic status, who are already underrepresented in the Ontario teacher workforce, are further disadvantaged due to existing inequities and opportunity gaps (Battiste, 2013; Colour of Poverty, 2019; Henry & Tator, 2012) exasperated by pandemic conditions. In this chapter we ground our experiences through a duo-ethnography as two racialized faculty members within teacher education programs at Canadian postsecondary institutions. It is argued that the implications of the pandemic in convergence with the axiology of whiteness and white privilege that define teacher education and the teaching profession in Ontario operate as a double barrier to entry into and diversification of the teacher workforce. Suggestions are made for how to disrupt and rupture the normalized structure of teacher education programs and its policies and practices to advance equitable outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».