Rivers of identity and cultural landscapes: A journey of creating culturally relevant and sustainable pedagogy based on identity constructions depicted in student written spoken word poetry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract If culturally relevant and sustainable pedagogy (CRSP) is intended to base education within students' experiences of culture, then a method is required to bring these experiences to the teacher's attention. As a potential method for bringing to light these experiences, the research question is explored: in what ways does student-written spoken word poetry depict identity constructions in a manner that supports the creation of Culturally Relevant and Sustainable Curriculum? Also examined is the question: to what extent and in what ways do spoken word poetry workshops contribute to the development of a classroom culture based on mutual understanding of cultural experiences? Content analysis of 55 student poems, student/teacher interviews and a pre/post questionnaire provide the data for this research. Findings displayed that identity constructions of Northern California urban high school students' spoken word poetry illuminated specific instances of relationships to culture. Poems far surpassed interviews and questionnaires in regards to details of students' cultural identities, which illuminates that an art form facilitating personally intimate spaces for expression is well suited to communicating relationships to culture. Student interview responses affirmed the capacity of spoken word poetry to transform the priorities of the classroom culture to value empathy and a thirst to understand peers' relationships to culture. Limitations arose in that detailed relationships to culture presented in student writing are too specific to construct a curriculum relevant to the entire class. The wealth of information present in poems implies utility of spoken word poetry as a tool for culturally relevant curriculum development. This study points the way to future longitudinal projects that assess the effects of curriculum developed from culturally relevant identity constructions present in student poems. Key words: Culturally Relevant Pedagogy, Curriculum Development, Spoken Word Poetry, Classroom Culture, Urban Youth
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».