A WickEd Leadership Approach to Democratizing STEM Education
Notice bibliographique
Résumé
STEM Company Inc. (SC; a pseudonym) is an educational services company located in Canada. Over the past 4 years, the organization has worked on an international project portfolio that has reflected a niche area of education that is currently underserviced in the traditional and private educational landscape. SC’s clients have engaged in procuring curriculum, resources, and programming at the intersection of science, technology, engineering, and mathematics (STEM) and equity, diversity, and inclusion (EDI). This focus has caused an organizational challenge as SC’s initial operational framework and business practices were broadly based on human capital development. My intersectional identity as the author of this Dissertation-in-Practice (DiP), the president of SC, a Black woman, and a STEM education expert speaks truth to power through lived experience. It serves as a driving force to address the wicked problem of inequity in the global education landscape by reframing the organization’s mission, vision, and business practices to democratize access to STEM education for underrepresented groups. To do this, SC is embarking on an organizational change initiative to transform itself into a social enterprise by utilizing a WickEd leadership framework to elevate equity and provide high-quality, culturally responsive and representative STEM education opportunities for underrepresented groups. The ethics of liberation and Africentric values, specifically ubuntu (interconnectedness) and umoja (unity) guide the centering of diverse perspectives and the elevation of community-centric values throughout the organizational change implementation. This work also uses the awareness, desire, knowledge, ability, and reinforcement (ADKAR) and appreciative inquiry (AI) frameworks to delineate a structured change process.\nKeywords: WickEd leadership, STEM education, EDI, Africentric values, wicked problem, liberation
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».