Navigating my Way in, through, and out of PVE-Centered Instruction: Autoethnographic Reflections of Researching and Teaching PVE in CEGEP Literature Classrooms
Notice bibliographique
Résumé
As a college instructor who has previously researched, developed, and implemented Preventing Violent Extremism (PVE) curricula for my literature classes, I have identified several benefits, risks, and needs associated with teaching PVE in higher education. In this dissertation, I use critical autoethnography to elucidate my experience as a PVE researcher-practitioner from 2013 to 2016 at a CEGEP in the province of Quebec in Canada. I have done do so to improve my own practice as an instructor, to shed light on issues that may present barriers to effective PVE instruction, and to work toward socially just education. Autoethnography has been a useful method for understanding my experience as a PVE researcher-practitioner. It offers valuable insights into how the PVE-centered course I designed and taught both aligned with and diverged from recommendations in the literature. I found the experience to be paradoxically hopeful and despairing. On the one hand, the benefits of teaching PVE are promising, as they include fostering civic engagement and serving as a protective factor against radicalization. On the other hand, my research points to a number of potential drawbacks that, in my case, appeared to outweigh these benefits. These drawbacks include the potential risks that PVE poses to the students I teach and the negative experience I encountered while simultaneously researching PVE, designing timely and carefully designed PVE curricula, dealing with the emotionally charged content, and teaching those curricula. This resulted in a demanding workload, a heavy emotional and psychological toll, and a decline in my health and morale. These experiences prompted me to rethink and ultimately reconceptualize teaching my stand-alone PVE-centric course in favour of courses that focus primarily on teaching critical reading and critical thinking skills, since critical thinking can be beneficial in PVE and can bolster civic engagement—skills necessary for preventing violence in all forms. Additionally, I have found that balancing content that presents narratives of oppression with content that presents positive counter-narratives to be helpful in building resilience and instilling hope, motivation, and improved well-being.
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,025 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».