Learning as nēhiyaw: Understanding Language Learning with the NEȾOLṈEW Assessment Tool at the nēhiyawak Immersion Camp
Notice bibliographique
Résumé
In the face of continuing pressure from colonial languages, many Indigenous languages are experiencing renewed growth through promising and essential practices such as immersion and land-based learning. This article illustrates the importance of a nēhiyaw (Cree) immersion camp steeped in nēhiyaw pedagogy and onto-epistemological underpinnings related to land. These beliefs embrace the nēhiyawak (Cree people) understanding that language is alive with spirit that enhances nēhiyaw identity. We engage in mixed methods research to explore the long-term witnessing of language learning on the land using the Indigenous-created NEȾOLṈEW̱ Assessment Tool and the lived experiences of those who attended the camp. This research was done with quantitative analyses of learners’ proficiency development during week-long immersion camps, as reflected by an assessment tool, over the course of 2 years and through qualitative feedback and reflections given by camp leaders, learners, and teachers. With this information, we reflect upon how the assessment tool can be adapted for specific use in Indigenous land-based language immersion settings. Additionally, we emphasize the criticality of immersive land-based learning and evaluation in giving strength to nēhiyawak, and indeed, all Indigenous languages across Turtle Island.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».