“We’re ill-equipped!” – Considering the role of critical religious literacy in Canadian teacher education programs
Bibliographic record
Abstract
Le rôle joué par la littératie religieuse dans l’atteinte des objectifs éducatifs a reçu une attention croissante dans la recherche en éducation des dernières décennies. Toutefois, les connaissances des façons dont la littératie religieuse peut doter les futurs enseignants des habiletés et des savoirs nécessaires à une citoyenneté critique et orientée vers la justice sociale sont manquantes. Une étude de cas empirique réalisée parmi des membres de la faculté et des enseignants en formation d’une université donnée des prairies canadiennes m’a permis d’interroger les façons dont ces participants prennent en compte la diversité religieuse dans la salle de classe et dont ils perçoivent ce que j’appelle la « littératie religieuse critique » en tant qu’objectif éducatif. Misant sur le bricolage méthodologique, j’ai développé une approche combinant une étude de cas exploratoire et une analyse philosophique doublées d’une approche normative des études de cas. D’un point de vue empirique, les résultats de la recherche démontrent que les participants, bien que divisés sur les questions de la mise en œuvre, s’entendent généralement sur le besoin urgent de développer une « littératie religieuse critique » comme objectif éducatif dans la formation des enseignants. D’un point de vue philosophique, les analyses, qui ont mobilisé les concepts d’injustice épistémique et de privilège blanc chrétien, mettent en évidence les façons complexes dont le manque de littératie religieuse chez les enseignants peut résulter en une perpétuation de la discrimination et du préjudice épistémique. En conclusion, cette thèse fait valoir que pour justifier l’inclusion de la « littératie religieuse critique » dans les programmes d’enseignement, l’idéal est de lier la « littératie religieuse critique » à des objectifs critiques et démocratiques inhérents à un modèle de citoyenneté orienté vers la justice sociale, avec comme horizon l’atténuation ou l’élimination des injustices épistémiques potentielles associées aux identités religieuses intersectionnelles
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 | 0.008 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.040 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".