Teaching and Learning for Historical Justice: A Comparative Case Study of Four Sites of History Education in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Canadian governments and public institutions have initiated a wide range of symbolic gestures and policy reforms aimed at reconciling historical injustices. Reforming history education to teach Canada’s difficult past has been a key priority in this movement, leading to curricular changes and the development of new resources across the country. This dissertation explores four case studies that consider history education’s role in making sense of past injustice and pursuing historical justice and redress in Canada. The four case studies include a curriculum reform process in British Columbia, two grade 9 social studies classrooms engaging with the difficult past, a university field school and bus tour, and a temporary exhibit at the Royal Ontario Museum focused on a difficult history. Drawing on theories of settler colonialism, multidirectional memory, and historical consciousness, this comparative case study illustrates the relationship between teaching and learning difficult history amid a culture of redress in Canada. This dissertation argues that history education’s new roles and responsibilities for helping to right historical wrongs present specific challenges and opportunities for teachers and learners. In particular, this dissertation argues that issues of identity, group memory, and collective responsibility are all brought into focus when educators and learners engage the difficult past. This dissertation raises questions and makes suggestions about the possible roles and limitations for social studies and history education in pursuit of reconciliation and redress in post-conflict and settler colonial contexts.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,072 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».