Connect & flourish – Indigenous learning circles in life sciences and physical sciences
Notice bibliographique
Résumé
During undergraduate studies, fostering a sense of community is essential for both academic success and personal development. Intentional inclusion of Indigenous ways of knowing into course materials and activities plays a key role in the process of reconciliation (Barkaskas & Gladwin, 2021; Battiste, 2010) and contributes to the decolonization and Indigenization of the curriculum (Barkaskas & Gladwin, 2021; Hanson & Danyluk, 2022). One example is the incorporation of Indigenous talking Circles, which are supportive and safe environments (Brown & Di Lallo, 2020). Relationships may be cultivated and connections with other Circle members are established (Brown & Di Lallo, 2020). Students in three undergraduate courses at the University of Waterloo engaged in Learning Circles. In a third-year biology course, Learning Circles were implemented to help clarify any difficult concepts after students reflected on their learning. In a first-year physics course, Learning Circles were implemented in tutorials where students shared their problem-solving approach to difficult physics problems. In a second-year physics course, modified Learning Circles were incorporated where students were able to solve physics problems in both in-person and online environments. A survey was created to gather insightful feedback from students on how Learning Circles enhanced their overall learning experience and established a community amongst learners. In general, students found that Learning Circles was a preferred form of groupwork and many strongly agreed that the Learning Circles helped form a sense of community. This study has been reviewed and received ethics clearance through the University of Waterloo Research Ethics Board. References Barkaskas, P., & Gladwin, D. (2021). Pedagogical Talking Circles: Decolonizing Education Through Relational Indigenous Frameworks. Journal of Teaching and Learning, 15, 20-38. Battiste, M. (2010). Nourishing the learning spirit. Education Canada, 50(1), 14-18. Brown, M., & Di Lallo, S. (2020). Talking Circles: A Culturally Responsive Evaluation Practice. American Journal of Evaluation, 41, 367-383. Hanson, A., & Danyluk, P. (2022). Talking Circles as Indigenous Pedagogy in Online Learning. Teaching and Teacher Education, 115, 103715.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,010 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».