Educational Reconciliation: Implementing Traditional Land-Based Learning in Canadian Universities
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous groups across Turtle Island are often marginalized in the creation of contemporary theories and policies, creating a knowledge gap of the traditional Indigenous ways of teaching and knowing in academia. Land-based learning encompasses the ways of knowing of Indigenous groups and when implemented as part of the ii' taa'poh'to'p, the University of Calgary Indigenous Strategic Plan promotes the decolonization of current pedagogies and the understanding of the importance of land to Indigenous peoples. We aimed to decolonize a university course through land-based learning and bridging the gap between Western and Indigenous knowledge while remaining respectful of Indigenous protocols and inflicted traumas by settler-colonial goals to extract knowledge from their communities. This study sought to research how land-based learning could be implemented into an Indigenous Studies course on animal-human relationships at the University of Calgary. Through a qualitative study of peer-reviewed sources predominantly written by Indigenous authors, we found common themes on how we could implement land-based learning into the course. Based on our findings, we proposed a three-part learning module. Firstly, the students should be introduced to the topic of land-based learning before attempting a land-based activity. Secondly, we suggest the incorporation of a land-based activity led by an Indigenous Knowledge Holder or Elder. Lastly, the learning module should be finalized with a class discussion and self-reflection assignment to provide students with the opportunity to solidify their learning. As Canada moves to reconcile a broken relationship with Indigenous groups and the Earth, the integration of traditional ways of knowing promotes the resurgence of Indigenous ways of being in education.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 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 ».