How I am becoming a teacher? Searching for professional identity Is the development of a professional identity in students in the teacher training program at the PedF UK based on similar foundation as the professional identity of the students at the Detroit Teacher Program? How much is this professional identity influenced by the city and social situation in which those students are living and studying? Is the discourse that is used by both sides similar or different? A comparison of related narratives, concepts and metaphors will be done. What is the role attributed to art disciplines in the teacher training curriculum in both countries? A case study will explore all of these issues, and will be based on an analysis and reflecting on of videos which were created as part of the project, "How I Am Becoming a Teacher", as well as curriculum documents and other related documents. Key words Art, photography, visusal story, professional identity, teacher training, reflective practice, city, school, university faculty, artography

Samhällsutvecklingen går i en riktning där människor arbetar i allt närmare samarbete med artificiella agenter. För att detta samarbete ska vara på användarens villkor är det viktigt att förstå hur människor uppfattar och förhåller sig till dessa system. Hur dessa agenter bedöms moraliskt är en komponent i denna förståelse. Malle m.fl. (2015) utförde en av de första studierna kring hur normer och skuld appliceras på människa respektive robot. I samma artikel efterfrågades mer forskning kring vilka faktorer hos agenter som påverkar de moraliska bedömningarna. Föreliggande studie tog avstamp i denna frågeställning och avsåg att undersöka hur moralisk godtagbarhet och skuldbeläggning skiljde sig beroende på om agenten var en person, en humanoid robot eller ett autonomt intelligent system utan kropp (AIS). Ett mellangrupps-experiment (N = 119) användes för att undersöka hur agenterna bedömdes för sina beslut i tre olika moraliska dilemman. Deltagares rättfärdigaden bakom bedömningar samt medveten hållning utforskades som förklaringsmodell av skillnader. Medveten hållning avser Dennetts (1971) teori kring huruvida en agent förstås utifrån mentala egenskaper. Resultaten visade att person och robot erhöll liknande godtagbarhet för sina beslut medan AIS fick signifikant lägre snitt. Graden skuld som tillskrevs skiljde sig inte signifikant mellan agenterna. Analysen av deltagares rättfärdiganden gav indikationer på att skuldbedömningarna av de artificiella agenterna inte grundade sig i sådan information som antagits ligga till grund för denna typ av bedömningar. Flera rättfärdiganden påpekade också att det var någon annan än de artificiella agenterna som bar skulden för besluten. Vidare analyser indikerade på att deltagare höll medveten hållning mot person i störst utsträckning följt av robot och sedan AIS. Studien väcker frågor kring huruvida skuld som fenomen går att applicera på artificiella agenter och i vilken utsträckning distribuerad skuld är en faktor när artificiella agenter bedöms.

Cette thèse fut réalisée en codirection avec la Faculté des sciences de l'éducation de l'Université de Montréal. Elle fut produite grâce à l’importante contribution financière de nombreux organismes subventionnaires, soit le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada (CRSH), le Fonds de recherche du Québec – Société et Culture (FRQSC); aussi financés par le CRSH, le Projet religion et diversité (dir. Lori G. Beaman, Université d’Ottawa), le projet IRTG-Diversité (Groupe international de formation en recherche sur la diversité) (dir. Laurence McFalls, Université de Montréal; dir. Ursula Lehmkuhl, Université de Trèves), la Chaire en gestion de la diversité culturelle et religieuse (CGDCR) dont Solange Lefebvre est titulaire ainsi que la Faculté de sciences des religions et théologie de l’Université de Montréal. / Le programme québécois non confessionnel d’Éthique et culture religieuse (ECR) exige de ses enseignants une posture professionnelle d’impartialité et d’objectivité. Cette dernière suscite une controverse sociale et des poursuites judiciaires. Les détracteurs du programme, comme ses défenseurs, invoquent l’impartialité de l’enseignement pour justifier leur position, mais en y conférant un sens différent. Malgré l’importance de cette question, aucune recherche empirique ne propose d’analyser l’impartialité des enseignants. Sur le plan théorique, on rencontre une diversité d’usages des concepts. Cette thèse propose une clarification de la question, tant sur le plan théorique que pratique. Une analyse approfondie de la posture professionnelle d’impartialité exigée en ECR est effectuée en première partie. S’ensuit une clarification des concepts d’impartialité, d’objectivité et de neutralité. Si le terme neutralité semble dominer la littérature en éducation et en politique, l’objectivité est principalement utilisée pour définir la posture du chercheur scientifique et le savoir qu’il produit. De son côté, l’impartialité est le parent pauvre de la littérature, particulièrement en éducation. Elle se trouve mieux définie dans le domaine de la justice et du droit, qualifiant surtout l’impartialité du juge. Dans la deuxième partie de cette thèse, la méthodologie, les résultats d’analyse d’entrevues et ceux des observations sont présentés en examinant comment les enseignants d’ECR problématisent et négocient avec l’exigence d’impartialité professionnelle. La thèse innove aussi en analysant tant le propos que la mise en pratique de cette exigence d’impartialité en ECR chez 12 enseignants « typiques » ou « exemplaires » au secondaire provenant de milieux socioculturels différents (écoles privées confessionnelles ou publiques non confessionnelles de milieu multiculturel ou non multiculturel), répondant aux questions suivantes : Comment les enseignants conçoivent-ils l’impartialité exigée en ECR? Comment l’impartialité exigée en ECR est-elle mise en pratique dans l’enseignement d’ECR au secondaire? Réalisées à partir d’une approche déductive thématique, les analyses transversales des observations non participantes en classe et des entrevues semi-directives d’enseignants permettent de cerner les liens existant entre l’analyse théorique des prescriptions du programme ECR réalisée en première instance et les données qualitatives recueillies en deuxième instance. Dans la discussion sont présentés les six principaux résultats se dégageant des analyses des 12 enseignants participants. Proposant une réflexion critique sur l’impartialité exigée en ECR, les résultats empiriques sont approfondis par les analyses théoriques, contribuant aussi à éclairer la question dans les domaines préoccupés par des défis professionnels similaires. Le premier résultat indique qu’il n’y a aucune influence des variables personnelles ou professionnelles des enseignants participants sur leur compréhension et leur mise en pratique de l’impartialité professionnelle exigée en ECR. Le deuxième rappelle qu’il existe une polysémie et une confusion conceptuelle entre les termes neutralité, impartialité et objectivité, tant chez nos enseignants que dans la littérature. La thèse propose à ce sujet des voies de clarification utiles. S’appuyant sur une typologie de l’impartialité élaborée en première partie, le troisième résultat explique que l’impartialité absolue ou « axiologique » est généralement rejetée. Le quatrième résultat rappelle que la notion de distance critique s’avère être le fondement de l’impartialité exigée en ECR. Le cinquième montre les différences entre l’impartialité religieuse et éthique, les questions d’endoctrinement religieux et d’expression ou non des croyances religieuses personnelles dominant la question de l’impartialité. Quant au sixième résultat, il résume les nombreux problèmes associés à l’exigence d’intervenir à partir des finalités du programme, ces finalités renvoyant à des concepts polysémiques et flous pour les enseignants. / The non-denominational Quebec program Ethics and Religious Culture (ERC) requires that its teachers adopt a professional stance that is both impartial and objective. The program has provoked social controversy and lawsuits, with its critics appealing to teacher impartiality to justify their position, but interpreting it differently than do its advocates. Despite the importance of this issue, no empirical research has been put forward to analyze teacher impartiality. As for theory, we find these concepts used in a wide variety of ways. This dissertation proposes to clarify the issue, from both a theoretical and practical perspective. In the first section, we present an in-depth analysis of the professional stance of impartiality required in ERC. Following that is an explanation of the concepts of impartiality, objectivity and neutrality. While the term ‘neutrality’ seems to dominate educational and political literature, objectivity is mainly used to describe the stance of scientific researchers and the knowledge they produce. As for impartiality, it is the ‘poor cousin’ in literature, especially in education. It is more clearly defined in the domains of justice and law, characterizing in particular a judge’s impartiality. In the second section of this dissertation, we present the methodology used and the results of analyzing interviews and observations, by examining how ERC teachers problematize and negotiate the requirement of professional impartiality. Our innovative approach analyzes not only the implementation of this ERC impartiality requirement, but the discourse of 12 ‘typical’ or ‘exemplary’ secondary school teachers from different sociocultural settings (private denominational or public non-denominational schools, with multicultural or non-multicultural environments). The teachers replied to the following questions: How do teachers conceptualize the impartiality required in ERC? How is the ERC impartiality requirement put into practice in ERC teaching in secondary schools? The use of a thematic deductive approach (transversal analyses of non-participant observations in class and semi-directed teacher interviews) allows for the identification of existing connections between a theoretical analysis of the ERC program in the first case and the qualitative data gathered in the second case. Six primary conclusions emerging from these analyses are discussed. Proposing a critical reflection on the impartiality required in ERC, empirical results are clarified by theoretical analyses, which also aids in understanding the issue in fields where similar professional challenges are faced. The first outcome indicates that personal or professional variables in teachers have no influence on their understanding and implementation of the professional impartiality required in ERC. The second emphasizes the existence of polysemy and conceptual confusion concerning the terms neutrality, impartiality and objectivity, in teachers’ minds as well as in literature. In this regard, this dissertation suggests some useful paths of clarification. Next, based on a typology of impartiality developed in the first section, the third result explains that absolute or ‘axiological’ impartiality is generally rejected. The fourth conclusion reminds us that the idea of critical distance proves to be the foundation of the impartiality required in ERC. The fifth outcome demonstrates the differences between religious and ethical impartiality, with issues of religious indoctrination and the expression or non-expression of personal religious beliefs dominating the issue of impartiality. Finally, the sixth result summarizes the numerous difficulties associated with the requirement of intervening in accordance with program goals, as these goals refer to concepts that teachers find to be polysemous and vague.

This document is trying to introduce the reader with issues of identifying the face connected with miscellaneous scanning technologies and enviroments. Inside this document there are mentioned some possibilities of creation unique print of a face so that there would be denied unwanted effects of enviroment and the identification of persons would be possible.

[ES] La posibilidad de monitorear el contenido de odio en línea a partir de lo que escribe la gente se está convirtiendo en un asunto muy importante para varios actores, como gobiernos, empresas de TIC y profesionales de ONG's que implementan campañas de sensibilización en respuesta al preocupante aumento de los abusos y de la incitación al odio en línea. El abusive language es un término genérico que se utiliza para definir los contenidos hostiles generados por usuarios, que intimidan o incitan a la violencia y al desprecio, dirigiéndose a grupos vulnerables en las redes sociales. Hoy en día, estos contenidos están muy extendidos, y se encuentran también en otros tipos de textos como los artículos y títulos de periódicos online. Se han implementado varios enfoques en los últimos años para apoyar la identificación y el monitoreo de estos fenómenos, lamentablemente estos están lejos de resolver el problema debido a la complejidad interna del lenguaje abusivo y las dificultades para detectar sus formas más implícitas. En nuestra investigación de doctorado, hemos examinado las cuestiones relacionadas con la identificación automática del lenguaje abusivo en línea, investigando las diferentes maneras de hostilidad contra las mujeres, los inmigrantes y las comunidades culturales minoritarias, en idiomas como el italiano, el inglés y el español. El marco multilingüe nos ha permitido tener un enfoque comparativo para reflexionar sobre cómo se expresa el discurso de odio en varios idiomas, y cómo dichas expresiones se deben representar en el proceso automático del texto. El análisis de los resultados de los distintos métodos de clasificación de los mensajes en relación con la presencia del lenguaje abusivo, ha sacado a la luz algunas dificultades principalmente vinculadas a sus manifestaciones más implícitas. Por ejemplo, en los casos en que se utilizan figuras retóricas (como la ironía y el sarcasmo), cuando se fortalecen ideologías (como la ideología sexista) o esquemas cognitivos (como los estereotipos), o cuando se postulan contrarias a un tema de discusión. Para abordar estas dificultades, hemos propuesto distintas soluciones que también se pueden aplicar a diferentes géneros textuales. En particular, hemos observado que los aspectos cognitivos y creativos del discurso del odio son más difíciles de deducir automáticamente de los textos. Al mismo tiempo, también son elementos muy recurrentes como el caso del sarcasmo un recurso retórico que tiende a socavar la precisión de los sistemas. De hecho, por sus peculiaridades, el sarcasmo es adecuado para enmascarar mensajes ofensivos, especialmente en textos muy breves e informales. Nuestra hipótesis es que al informar al sistema sobre la presencia del sarcasmo, se mejoraría la identificación de los mensajes de odio, incluso cuando estos están disfrazados de sarcásticos. Para ello, es interesante estudiar cómo la introducción de conocimientos lingüísticos en modelos de detección puede ser útil para capturar los niveles de significado más implícitos. En concreto, hemos creado nuevos recursos que nos permitieron profundizar en nuestra hipótesis y desarrollar diversos enfoques para identificar dos maneras de lenguaje abusivo en tuits y títulos de periódicos: los discursos de odio y los estereotipos. Nuestra idea es combinar de manera fructífera el conocimiento general de los modelos lingüísticos y la información lingüística obtenida mediante la extracción de elementos lingüísticos específicos o entrenando simultáneamente el sistema al reconocimiento del lenguaje irónico en una arquitectura multitarea. Los resultados experimentales confirman que hacer que los sistemas sean conscientes del sarcasmo mejora el reconocimiento del discurso de odio y los estereotipos en los textos de las redes sociales, como los tuits. Al informarles de elementos lingüísticos específicos, se vuelven más sensibles a la identificación de estereotipos tanto en los tuits como en los títulos de periódicos. / [CA] La possibilitat de monitorar el contingut d'odi en línia a partir del que escriu la gent s'està convertint en un assumpte molt important per a diversos actors, com ara governs, empreses de TIC i professionals d'ONGs que implementen campanyes de sensibilització en resposta al preocupant augment dels abusos i de la incitació a l'odi en línia. L'abusive language és un terme genèric que s'utilitza per definir els continguts hostils generats per usuaris, que intimiden o inciten a la violència i al menyspreu, adreçant-se a grups vulnerables a les xarxes socials. Avui dia, aquests continguts estan molt estesos, i es troben també en altres tipus de textos com els articles i títols de diaris en línia. S'han implementat diversos enfocaments en els darrers anys per donar suport a la identificació i monitoratge d'aquests fenòmens, lamentablement aquests estan lluny de resoldre el problema a causa de la complexitat interna del llenguatge abusiu i les dificultats per detectar-ne les formes més implícites. A la nostra investigació de doctorat, hem examinat les qüestions relacionades amb la identificació automàtica del llenguatge abusiu en línia, investigant les diferents maneres d'hostilitat contra les dones, els immigrants i les comunitats culturals minoritàries, en idiomes com l'italià, l'anglès i l'espanyol. El marc multilingüe ens ha permès tenir un enfocament comparatiu per reflexionar sobre com s'expressa el discurs d'odi en diversos idiomes, i com s'han de representar aquestes expressions en el procés automàtic del text. L'anàlisi dels resultats dels diferents mètodes de classificació dels missatges en relació amb la presència del llenguatge abusiu ha tret a la llum algunes dificultats principalment vinculades a les manifestacions més implícites. Per exemple, en els casos en què es fan servir figures retòriques (com la ironia i el sarcasme), quan s'enforteixen ideologies (com la ideologia sexista) o esquemes cognitius (com els estereotips), o quan es postulen contràries a un tema de discussió. Per abordar aquestes dificultats, hem proposat diferents solucions que també es poden aplicar a diferents gèneres textuals. En particular, hem observat que els aspectes cognitius i creatius del discurs de l'odi són més difícils de deduir automàticament dels textos. Alhora, també són elements molt recurrents com el cas del sarcasme un recurs retòric que tendeix a soscavar la precisió dels sistemes. De fet, per les seves peculiaritats, el sarcasme és adequat per emmascarar missatges ofensius, especialment en textos molt breus i informals com els publicats a Twitter. La nostra hipòtesi és que en informar el sistema sobre la presència del sarcasme, es milloraria la identificació dels missatges d'odi, fins i tot quan aquests estan disfressats de sarcàstics. Per això, és interessant estudiar com la introducció de coneixements lingüístics en models de detecció pot ser útil per capturar els nivells de significat més implícits. En concret, hem creat nous recursos que ens han permès aprofundir en la nostra hipòtesi i desenvolupar diversos enfocaments per identificar dues maneres de llenguatge abusiu en tuits i títols de diaris: el discurs d'odi (o hate speech) i els estereotips. La nostra idea és combinar de manera fructífera el coneixement general dels models lingüístics i la informació lingüística obtinguda mitjançant l'extracció d'elements lingüístics específics o entrenant simultàniament el sistema al reconeixement del llenguatge irònic en una arquitectura multitasca. Els resultats experimentals confirmen que fer que els sistemes siguin conscients del sarcasme millora el reconeixement del discurs d'odi i els estereotips als textos de les xarxes socials, com els tuits. En informar-los d'elements lingüístics específics, esdevenen més sensibles a la identificació d'estereotips tant als tuits com als títols de diaris. / [EN] The possibility to monitor hateful content online on the basis of what people write is becoming an important topic for several actors such as governments, ICT companies, and NGO's operators conducting active campaigns in response to the worrying rise of online abuse and hate speech. Abusive language is a broad umbrella term which is commonly used for denoting different kinds of hostile user-generated contents that intimidate or incite to violence and hatred, targeting many vulnerable groups in social platforms. Such hateful contents are pervasive nowadays and can also be detected even in other kinds of texts, such as online newspapers. Various approaches have been proposed in the last years to support the identification and monitoring of these phenomena, but unfortunately, they are far from solving the problem due to the inner complexity of abusive language, and to the difficulties to detect its implicit forms. In our doctoral investigation, we have studied the issues related to automatic identification of abusive language online, investigating various forms of hostility against women, immigrants and cultural minority communities in languages such as Italian, English, and Spanish. The multilingual frame allowed us to have a comparative setting to reflect on how hateful contents are expressed in distinct languages and how these different ways are transposed in the automated processing of the text. The analysis of the results of different methods of classification of hateful and non-hateful messages revealed important challenges that lie principally on the implicitness of some manifestations of abusive language expressed through the use of figurative devices (i.e., irony and sarcasm), recall of inner ideologies (i.e., sexist ideology) or cognitive schemas (i.e., stereotypes), and expression of unfavorable stance. To face these challenges, in this work, we have proposed distinct solutions applicable also to different textual genres. We observed that, in particular, cognitive and creative aspects of abusive language are harder to infer automatically from texts. At the same time they are often recurrent elements, such in the case of sarcasm, a figurative device that tends to affect the accuracy of the systems. Indeed, for its peculiarities, sarcasm is apt to disguise hurtful messages, especially in short and informal texts such as the ones posted on Twitter. Our hypothesis is that information about the presence of sarcasm could help to improve the detection of hateful messages, even when they are camouflaged as sarcastic. In this perspective, it is interesting to study how the injection of linguistic knowledge into detection models can be useful to capture implicit levels of meaning. In particular, we created novel resources that allowed us to examine deeply our hypothesis and develop specific approaches for the detection of two forms of abusive language in tweets and headlines: hate speech and stereotypes. Our idea was to fruitfully combine general knowledge from language models and linguistic information, obtained with specific linguistic features and the injection of ironic language recognition within a multi-task learning framework. The experimental results confirm that the awareness of sarcasm helps systems to retrieve correctly hate speech and stereotypes in social media texts, such as tweets. Moreover, linguistic features make the system sensible to stereotypes in both tweets and news headlines. / This work was partially supported by various financial projects. Among them: the Spanish research project SomEMBED funded by Ministerio de Economía y Sostenibilidad (MINECO), the NII International Internship Program funded by JSPS KAKENHI, the Italian project M.EMO.RAI funded by RAI - Radiotelevisione Italiana Spa, the Italian project IhatePrejudice funded by Compagnia di San Paolo, and the European project “STERHEOTYPES” funded by Compagnia di San Paolo Foundation, Volkswagen Stiftung and Carlsberg Fondation. / Frenda, S. (2022). Sarcasm and Implicitness in Abusive Language Detection: A Multilingual Perspective [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/184015 / TESIS