Decolonizing STEM Learning through Land-Based Education in Ontario: The Generation of Guiding Principles and Discovery of Unanticipated Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
In Canada Indigenous learners are underrepresented in STEM-related subjects and fields. This is problematic since because Western science, by design, prides itself on being value-free, it struggles to address moral questions regarding how nature should be treated. Combining Indigenous knowledge with the tools of Western science, however, has the potential to enable Western science to be applied in a manner that helps to both generate and maintain reciprocal relationships with the natural world. This dissertation reflects on the process through which diverse stakeholders worked together to produce decolonized grades 7-10 STEM resources intended to engage Indigenous learners in STEM subjects and reconnect Indigenous and non-Indigenous learners to the land. Results shared consider the role that land-based learning and land education play in the decolonization of STEM education. The research study also reflects on the effects of producing decolonized STEM learning materials on the community and institutional stakeholders involved in the process. Findings indicate that the process of working together to produce decolonized STEM learning materials, in addition to the product itself, can spark both personal and institutional shifts towards decolonization.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».