Powerful stories, powerful conversations: using literature to teach for social justice
Notice bibliographique
Résumé
Creating opportunities for students to cultivate the skills they need to participate justly in an increasingly complex, pluralistic world is a considerable challenge for teachers. Informed by critical pedagogy and reader response theories, this doctoral research examines how three grade 7 and 8 English language arts teachers used literature study to foster student exploration and discussion of social justice issues. Classroom observations and interviews with the three teachers were conducted at three different elementary school sites in southwestern Ontario in 2005. Two of the teachers used novel study and one used a set of thematically related poems to explore themes such as personal and social responsibility and power inequity. Given the complexity and potential risks of addressing social justice issues in the classroom, this research examined the factors that facilitated and impeded this challenging pedagogical work, and how they created opportunities for dialogic exploration of potentially conflictual issues. Data were analysed using grounded theory methodology. Findings suggested that the three teachers felt somewhat constrained by institutional (curriculum coverage pressures) and personal (concerns about reprisals) factors, but were primarily concerned with balancing their commitment to exploring social justice issues openly in their classrooms with the safety and comfort of their students. The teachers viewed literature study as a powerful vehicle for social justice education because it invited both emotional and cognitive engagement with themes and offered multiple entry points to engage diverse learners. Students at all three sites appeared most engaged with texts and topics that were relevant to their own experiences, and when given opportunities to explore multiple interpretations. However, marked differences were observed among the three classrooms in the number of students who participated in discussions, the range of perspectives included, and the level of criticality with which topics were explored. These differences stemmed from the interplay of the teachers' text and topic selections and the pedagogical approaches they used to foster student exploration and talk. (PsycINFO Database Record (c) 2016 APA, all rights reserved)
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,028 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».