A Gallery of Multimodal Possibilities in a Graduate Course on Learning Differences in Education
Notice bibliographique
Résumé
Pertinent research literature recognizes the importance of using multimodalities to enhance and extend ways of learning across the curriculum in such subject areas as literacy, geology, media studies, physical education, social studies and disabilities studies. As an action researcher who constantly seeks ways to improve my own classroom practice, I offered multimodal opportunities to the students in my graduate class on learning differences to enhance their capacity to participate in both in-class and out-of-class assignments. Five students representing the areas of nursing, counseling, arts education, and classroom teaching, accepted my invitation to express a major assignment--a personal narrative on learning differences in multimodal forms. With feelings and thoughts ranging from skepticism to inspiration, these five students placed themselves in the vulnerable and risky space of the unknown and represented the theoretical and practical aspects of their narratives via sculptures, beaded canvases, a book of collage art and an assemblage of popular culture. Each student created a unique work woven together from prior experiences, significant readings, and specific theoretical underpinnings. They all agreed that the use of multimodalities encouraged them to draw on various elements of personal resources, such as emotion and imagination, to reconsider learning difference as a multidimensional and fluid concept. The possibilities for multimodal learning in a graduate class allowed students to hear, see, and feel each of their positions on difference while also examining collectively their individual expressions of learning differences in education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».