Between the Test and the Deep Blue Sea: Sneaking Anthropology into the Classroom in Post- “No Child Left Behind” America
Notice bibliographique
Résumé
Since the implementation of the No Child Left Behind Act of 2001 (2002), K-12 teachers in the United States (US) have operated under a legal regime of standardised testing, designed to measure student progress on pre-determined metrics. However, many teachers, and their students, find this approach stifling and inconsistent with the student-centred, Freirean liberation pedagogy approach they often encounter in teacher training programmes. This piece looks at the tension between educational policy and teaching philosophy. Through my own experiences as a high school social studies teacher in the US, I demonstrate how I used ethnographic methods in my classroom to foster an anthropological sensibility. I focus on one specific project – the Snapshot Migration Story – and how I used it to carve a space for ethnographic exploration, student-centred curriculum, and project-based learning. This anthropological sensibility provided “windows and mirrors” to the students, helped “make the familiar strange and the strange familiar,” and helped students navigate an educational landscape that tried to both create lifelong, passionate learners, as well as students with the ability to reliably and consistently pass standardised tests.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,047 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».