Faculty Perspectives about the Impacts of Implementing Indigenous Content at Humber College in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative, multi-method study examined course outlines through a Qualitative Document Analysis (QDA), which then led to the Qualitative Interviews (QI) of faculty members who taught Indigenous content within their academic courses. The initial analysis focused on 180 course outlines from 8 different academic programs in the Faculty of Social and Community Services at Humber College. Degree and diploma program course outlines were included in the analysis, which was centred on locating Indigenous content within each of the 8 academic programs. The QI explored the perspectives of 12 professors in the Faculty of Social and Community Services at Humber College who had taught courses that had embedded Indigenous content. These interviews sought to understand the perspectives of professors about the challenges, success, and motivations to include Indigenous content in their curricula. Through the QDA and QI, critical themes were uncovered, and emphasized the importance of the relationships developed within the classroom setting between professors and students, and the diverse culture that each post-secondary classroom offers learners. Each academic program contained a different level of Indigenous content, and the professors offered critical insights into what content was taught and what the impacts of this learning were within the classroom. The professors who had integrated Indigenous content into their pedagogy and curricula demonstrated Culturally Responsive Teaching practices and were engaged in a variety of ways with Indigenous content and the 94 Calls to Action of the Truth and Reconciliation Commission. Professors’ approaches to teaching and learning, commitments to social justice, and interest in the decolonization and Indigenization of curricula had the most significant impacts on the implementation of Indigenous content.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».