Enhancing student cultural tolerance through the discovery of cultural heritage
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the change in student cultural tolerance after a group of students used the Cultural Discovery Project (CDP) to discover their cultural heritage and link it to an episode of Canadian history. The CDP required 18 students to carry-out research and then create a web site of their cultural heritage. After presenting their project to the class, they peer-evaluated the other projects. Social Distance Questionnaires (SDQ) were administered both prior to (pre) and on completion of (post) the CDP and peerevaluation. The SDQs were used as instruments for calculating pre and post-CDP cultural tolerance scores. A two-tailed t-test indicated that over the course of the CDP a significant improvement in cultural tolerance took place for the CDP group. A Control Group (CG) of 19 students, who did not take part in the CDP, was used for comparison purposes. The CG's pre and post-SDQ scores revealed that no significant change in tolerance levels occurred. Six CDP participants were non-randomly selected to conduct pre and post-interviews for qualitative analysis, which supplemented the quantitative inquiry. The qualitative data revealed that the CDP was a worthwhile and effective tool for improving cultural tolerance. When the quantitative and qualitative data were combined, the findings verified that the discovery of one's cultural heritage contributes to improved cultural tolerance. Also evident was the high tolerance levels demonstrated by both the CG and CDP groups. Furthermore, the data revealed that both groups ranked Canadians, Britons and Americans as the most tolerated cultural groups and First Nations, Pakistanis and East Indians as the least tolerated groups.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,005 |
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 ».