HOW DOES LEARNING ANTI-RACIST EDUCATION THROUGH CRITICAL PROFESSIONAL DEVELOPMENT AND ARTS-BASED INQUIRY CONTRIBUTE TO TEACHERS’ UNDERSTANDINGS OF THEIR CLASSROOM PRACTICE?
Notice bibliographique
Résumé
Racism is a significant problem within education. The education system has established institutional hierarchies and perpetuated different forms of racism that restrict the learning experiences of diverse students across Canada. One of the ways that teachers address and disrupt racism is through engaging in critical anti-racist professional development. This study gave teachers the chance to engage in critical anti-racist professional development where they learned about race, racism, and anti-racist education while exploring how their positionalities affect classroom practices. This study used a qualitative arts-based methodology called a/r/tography to create a space where teachers could have deep exploration and understanding of themselves and others by re-imagining lived experiences in and through time through the use of visual art. Combining a/r/tography and anti-racist education together it gave teachers the opportunity to develop awareness of their positionalities, become more critically conscious of their own racialized lenses, and understand how these lenses impact their classroom practices. Through critical artistic reflection on their practice in conjunction with learning anti-racist education strategies, teachers learned to reflect on their practices so as to become more aware of how to disrupt racism and white supremacy within their classrooms.
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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 | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».