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Enregistrement W7133092226

The Equity of Skills: A Case Study of Ontario’s K-12 Learning Priorities During the COVID-19 Pandemic

2025· dissertation· W7133092226 sur OpenAlexaffabout
Elyse Katherine Watkins

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensVector Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicEquity (law)Educational equityPoliticsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Qualitative researchPower (physics)Critical theory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since March 2020, over 5 million students across Canada’s publicly funded schools were impacted by the COVID-19 pandemic with elementary and secondary schools in Ontario closed for at least 27 weeks. Now in the wake of the pandemic, concerns have been raised about the changes imposed from the COVID-19 school closures in Ontario and how that has impacted student skill development, especially for the most marginalized learners. Through an instrumental case study approach, this study provides a behind-the-scenes look from 15 education scholars and researchers, education leaders, and policy professionals on Ontario’s learning priorities and educational inequities prior to and during the pandemic. This study applies a qualitative approach and employs critical theory in education to provide an opportunity to interrogate the role of power and inequity in Ontario’s education system and the political landscape during the pandemic. Findings reveal the skills being emphasized prior to the pandemic shifted in the transition to online and remote learning. Participants discussed that prior to the pandemic there was stronger emphasis on 21st century skills, well-being and mental health; while during the pandemic, 21st century skills were needed for students to cope with learning from home. During the pandemic, participants identified the emphasis on basic skills (literacy, numeracy, and writing) was part of the learning loss discussion, reinforcing how expectations for students remained consistent despite global disruption. Findings also reveal that learning opportunities were not equal for all learners during the pandemic, where students from the most marginalized backgrounds namely students with disabilities, as well as Black, Indigenous, and students from low-income families experienced the most challenges ranging from accessing Internet to achievement gaps. This study contributes to the limited knowledge base that connects skills development and educational inequities in Ontario’s education system, and it provides a unique view into the experiences of education scholars, leaders, and policymakers and policy advisors during a once-in-a-generation global pandemic. Based on the insights from this study, recommendations are suggested for how Ontario’s education system can build back better and reimagine learning post-pandemic to better serve all students.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0420,012
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,385 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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