Storying Journeys in Environmental Sustainability Education: Navigating Teacher Candidates’ ESE Experiences
Notice bibliographique
Résumé
This thesis seeks to understand the experiences of twenty K-12 teacher candidates (TCs) within environmental and sustainability education (ESE) at a large Ontario faculty of education. Using Sauvé’s (2005) cartography of environmental education currents and Cooper and White’s (2012) five contexts as frameworks, I ask to what extent and in what ways are TCs engaging within ESE during their teacher education programs. Through a qualitative interview study inspired by the art of storytelling, twenty personal, highly-detailed and honest accounts developed of what it is like to be a TC engaging in ESE during an uncertain time (COVID-19) and looking towards an uncertain future for our climate. In their own words, TCs reveal the conceptualizations of ESE they carry, the range of emotions they navigate, the opportunities and supports they receive, the barriers and challenges they face, and the motivations that draw them into this complex field of study (despite their faculty of education not requiring them to do so). In listening to their stories, we hear powerful testimony from a group of TCs urging Canadian faculties of education and K-12 schools to respond to their call for relevant, engaging and meaningful ESE and climate action that is rooted in intersectionality, social justice, and appropriately inclusive of Indigenous pedagogies and perspectives. This study is significant in a number of ways: it informs our understandings of the role of ESE theory, the spectrum of emotions (from eco-anxiety to resilience), the critical importance of community, and the individual and systemic barriers at play in TCs’ personal and professional lives. I conclude the thesis with suggestions and considerations - theoretical and practical - for ESE in Canadian teacher education programs. Keywords: environmental and sustainability education; ESE; environmental education; teacher candidates; teacher education; climate justice; climate action; eco-anxiety; interview study; stories; intersectional environmentalism; environmental justice; ecojustice education; Indigenous education
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».