Creating confirming classrooms: Indigenous expertise in inclusive pedagogies and policy transformation
Notice bibliographique
Résumé
Across Australia, Canada, Aotearoa (New Zealand), and the United States, Indigenous students continue to face racism, stereotyping, and systemic exclusion within schooling systems. These experiences contribute to widespread disengagement, anxiety, and educational underachievement. While teachers are tasked with fostering safe and inclusive classrooms, many lack the cultural knowledge and critical reflexivity required to address these harms effectively. This study adopts an Indigenous phenomenological approach to explore how sixteen Indigenous educational scholars understand and enact inclusive, culturally responsive pedagogy. Participants were selected based on their identification as Indigenous and their expertise in curriculum, teacher education, and policy. Although informed by international perspectives, the findings are primarily situated within the Australian context. Through the analysis of expert testimony, the study identifies key strategies for transformation, including the development of critical reflexivity, the use of storytelling as relational pedagogy, culturally accountable role-modelling, and policy frameworks that enable systemic change. These elements are positioned as essential to countering educational inequities and embedding Indigenous knowledges and values at the heart of practice. By foregrounding Indigenous voices, this study contributes to a relational, decolonial framework for educational renewal – one that benefits not only Indigenous learners, but all students in increasingly diverse educational settings.
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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 | 0,014 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,027 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».