Can we really teach ‘Indigenizing’ courses online?
Notice bibliographique
Résumé
On April 16, Canadians -and internet users around the world -have the opportunity to participate in "Indigenous Canada," a Massive Open Online Course (MOOC) offered through the University of Alberta and the Coursera consortium of online learning providers.Similar courses -for instance on "Reconciliation through Indigenous education" and "Aboriginal worldviews and education" -are offered by the University of British Columbia and the University of Toronto respectively."Indigenization" of the curriculum is an urgent issue in Canadian higher education.As a non-Indigenous faculty member at Thompson Rivers University, I make no claims to speak for, or about, Indigenous communities.I specialize in learning technologies, have a strong interest in instructional design and e-learning and my doctoral thesis was on social presence in MOOCs.My university has made a priority of "Indigenizing" curricula and expressed the desire to be a "university of choice" both for Indigenous students and for open, distance and online education.Given my role as a faculty member is to support learning technologies and instructional design initiatives, I have taken a strong interest in Indigenization programs across Canada. Indigenous ways of knowingSo what are we talking about when we discuss Indigenization? Camosun College, in their "Inspiring relationships" strategic document provides a useful starting point in this discussion: "Indigenization is the process by wh ich Indigenous ways of knowing, being, doing and relating are incor porated into educational, or ganizational, cultural and social structures."Can we really teach 'Indigenizing' courses online?
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,163 | 0,032 |
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 ».