A Call to Action: Indigenizing Curriculum through Adaptive Leadership
Notice bibliographique
Résumé
Since the release of the Calls to Action from the Truth and Reconciliation Commission of Canada in 2015, the post-secondary sector has focused their attention on the indigenization of programming and practices with mixed results. This Organizational Improvement Plan (OIP) presents a possible solution to embed Indigenous knowledge and culture in a program offered at a large urban college in Canada.\nBoth decolonization theory and Schein’s cultural assessment (2017) are used to identify current values and structures that are barriers to the effective integration of Indigenous knowledge in course curriculum and teaching. Utilizing an adaptive leadership framework (Hefeitz, 1994, Northouse, 2016) this OIP works to overcome identified obstacles by emphasizing collaboration, learning, and a safe environment that supports faculty in adopting new ways of thinking and working. This OIP focuses on the creation of a collaborative partnership with Indigenous communities (Guenette & Marshall, 2008; Hongyan, 2012; Pete, 2016; Young, Zubrzycki, Green, Jones, Stratton & Bessarab, 2013), mandatory faculty training (Pidgeon, 2016), and the development of a community of practice (CoP) (Ledoux, 2006; Ottmann, 2013) to facilitate a transparent and effective process for the indigenization of courses and teaching. This OIP may provide a model for other institutions working toward the goal of indigenization within their programming.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».