Culturally responsive pedagogy in Canadian and Austrian educational institutions: A comparison and adaption of a Canadian CRP approach to Austrian educational contexts
Bibliographic record
Abstract
Die Migrationsgeschichten der zwei Länder, deren Lehrmethoden und mögliche Strategien, um culturally responsive pedagogy effektiv in den Unterricht einzubauen, werden in dieser Arbeit analysiert. Ein mögliches Konzept für Schulen in Österreich, um cultural responsiveness zu fördern, das auf einem kanadischen Konzept von Hamm et al. (2016) und Vorschläge von Leiding (2007) basiert, wurde von der Autorin dieser Arbeit erstellt. Mit Hilfe einer qualitativen Studie wurde die Anwendbarkeit und die Umsetzbarkeit dieses Konzeptes in österreichischen Schulen untersucht. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass österreichische Direktorinnen und Direktoren Notwendigkeit für culturally responsive pedagogy in ihren Schulen sehen, und sich vorstellen könnten, dies mit Hilfe des beigelegten Konzeptes umzusetzen. Dennoch zeigen die Resultate auch auf, dass culturally responsive pedagogy an österreichischen Schulen nur mit Unterstützung der Bildungsdirektion und der Bereitschaft von allen Lehrpersonen über ihre eigenen Lehrmethoden zu reflektieren, effektiv verwirklicht werden kann. Erst dann kann eine sichere Lernumgebung für alle Schülerinnen und Schüler, insbesondere für marginalisierte, kulturell diverse Lernende, geschafft werden.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".