Aligning the quantum perspective of learning to instructional design: Exploring the seven definitive questions
Notice bibliographique
Résumé
TThis paper builds upon a foundational paper (under review) which explores the rudiments of the quantum perspective of learning. The quantum perspective of learning uses the principles of exchange theory or borrowed theory from the field of quantum holism pioneered by quantum physicist David Bohm (1971, 1973) to understand learning in a new way. Bohm proposes that everything exists as wholes, rather than as parts, and that everything is connected. Similarly, the quantum perspective of learning proposes that individuals learn in holistic ways as they interact with temporal and in infinitely extending virtual worlds. Further, according to the quantum perspective of learning, learners have infinite potential. In this paper, the quantum perspective of learning is examined utilizing a combination of Schunk’s (1991) and Ertmer and Newby’s (1993) definitive questions for aligning learning theory with instructional design. These seven definitive questions focus on how learning happens, influential factors in learning, the role of memory, transfer of knowledge, modalities of learning that can best explain the quantum perspective of learning, applicable assumptions, and a discussion of how instruction can be organized to optimize learning. Examples of strategies that facilitate the quantum perspective of learning are provided.
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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 | 0,018 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,029 |
| Communication savante | 0,010 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».