Physical and health educators reflect on working for Indigenous-led schools in Québec
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche examine les expériences des enseignants en éducation physique et à la santé (EPS) dans les écoles dirigées par des Autochtones à travers le Québec, Canada, en mettant l'accent sur les défis et les opportunités qu'ils rencontrent dans des environnements d'enseignement culturellement diversifiés. En utilisant des entrevues semi-structurées avec six éducateurs en EPS, l'étude a identifié les thèmes clés liés au recrutement et au soutien communautaire, ce que les enseignants en EPS ont appris de leurs expériences de travail avec des écoles dirigées par des Autochtones, comment une exposition prolongée à une école dirigée par des Autochtones a influencé leurs philosophies d'enseignement, et ce que les expériences des enseignants révèlent sur la nature communautaire et le développement de la pédagogie dans un contexte autochtone. Les participants ont signalé se sentir mal préparés en raison d'une formation insuffisante sur les histoires et les pédagogies autochtones, ce qui a entraîné des défis importants lorsqu'ils enseignaient dans ces contextes éducatifs distincts. Cependant, l'immersion au sein des communautés autochtones a facilité un développement professionnel substantiel, les enseignants soulignant la valeur de la flexibilité et de l'établissement de relations significatives avec les élèves. Les résultats soulignent la nécessité pour les enseignants d'incorporer les pratiques culturelles locales dans leur enseignement et de plaider en faveur du développement de programmes d'études culturellement pertinents. De plus, des obstacles systémiques tels que la mobilité des élèves et la dominance des modèles éducatifs euro-centriques ont été identifiés comme des freins à un enseignement efficace. L'étude appelle à la création d'infrastructures de soutien qui s'attaquent à ces défis, dans le but d'améliorer l'expérience éducative tant pour les enseignants que pour les étudiants Autochtones
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».