Addressing Sexism and Associated Gender Injustices Through Social Justice Mathematics Curricula
Notice bibliographique
Résumé
Patriarchal and sexist discourses have limiting and negative influences on ideologies about sex and gender, personal and social identities, social practices, power relations, interpersonal relationships, and other aspects of being human, in Western democracies like Canada and the United States of America. Using different types of mathematics as interpretive tools has the potential to deepen adolescents' understanding of social injustices that are informed by patriarchal and sexist discourses. Two social justice mathematics (SJM) curricula for middle school students, and one SJM curriculum for Grade 9 students, were analyzed in this study using Michelle Lazar's (2005) principles for conducting feminist critical discourse analysis, as well as an analytical method that was adapted from James Gee's (2011) method for carrying out discourse analysis. The findings of this project give insight into what should be considered by SJM educators who would like to design SJM curricula that can specifically support students' development of a revolutionary feminist consciousness regarding sexism and associated gender injustices. Based on the findings common to all three SJM curricula, several implications related to SJM curriculum development, as well as research about it, emerged.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 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 ».