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Enregistrement W160827567

Opening Minds to Change: The Role of Research in Education.

2007· article· en· W160827567 sur OpenAlexaboutno aff
Penny Milton

Notice bibliographique

RevueEducation Canada · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyIdeologyPoliticsCurriculumContext (archaeology)PhenomenonLiteracySocial sciencePedagogyEpistemologyPolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even the youngest students delight in producing and working with ideas. Kids are more than ready for the Knowledge Age. The question is, are we? — Marlene Scadamalia and Carl Bereiter. (Fall 2003 Vol. 43, No.4.) I believe that our greatest problem is a theoretical confusion at the heart of our enterprise, and that most educational research and theorizing today pass educational practice by. — Kieran Egan. (Spring 2003. Vol.43, No.2.) Theoretical and conceptual confusions in education are multiple and fundamental. They are about the purposes of schooling, the nature of intelligence, concepts of childhood and human development, about curriculum, and the nature of literacy. While conceptual confusion in public education is always to be expected to some degree, it seems to me to be a larger problem at this time. Ronald Manzer, professor emeritus of political science, who spent his academic life in the study of public policy for education, offers one way of better understanding this phenomenon. He explains that public education in Canada is rooted firmly in a liberal political ideology that changes over time. Manzer argues that beginning in the 1990s we with technology per se, but with the disjunctures and dissonances between traditional library practices and the new social conditions, textualities, and literacies emerging within a context of increasing economic and cultural globalization.”5 What would a school librarian, principal or superintendent make of this? The ways that academics go about developing and testing theories or hypotheses are not necessarily the ways that the rest of us use and their language is unfamiliar to many outside of the ivory tower. Yet academic theorizing seems to me to offer a critical perspective on many of the problems in education in an era of rapid change when both social and economic imperatives demand better learning. Approaches to making research that re-frames important concepts (for example: intelligence, learning, literacy, mathematical literacy) more relevant to educational change makers must take account of the fact that that to replace old concepts with new ones requires that people change their minds. Most of us add new information to what we already know. But what do we do when new knowledge contradicts what people think they know; when their ideas rest on faulty assumptions or inadequate theories? Charles Handy, in a short essay on the future of organizations wrote, “Our use of old words to describe new things can often hide the emerging future from our eyes.”6 But it is equally true that the use of new words to describe essentially old things also obscures. The education domain frequently adopts the language of theoreticians – for example multiple intelligences, emotional intelligence, multi-literacies, learning communities – to describe human qualities or aspects of human learning that are intrinsically old, as old as the human species itself. These words, representing new constructs or concepts, could help illuminate the mismatch between how humans learn and how we organize for learning in school. But all too often, the new words become grafted on to old ideas. They get turned into policies and programs and risk becoming yet another educational fad or failing to make the intended difference. Yet fundamentally they are new ideas that challenge old ones. They are ways of thinking about something rather than ways of doing something. Think about ‘life-long learning’. I assumed its intended purpose was to crystallize the idea that learning, the same as breathing, occurs from birth to death and in all settings that we inhabit. If life-long learning is different from adult learning, or adult education, then why do we talk of children as ‘becoming life long learners’? Why are they not already life-long learners? This is not simply a matter of semantics. What we understand as the underlying concept will have significant bearing on what possibilities that concept suggests in both policy and practice. It is a widely held belief that the world has changed. Analysts disagree about the impacts of economic globalization driven largely by technological innovation, but many accept that the 21st century requires new skills to be widely available – critical thinking, problem solving, collaboration, and flexibility of mind with communicative and technological competence. Above all, we need to be expert learners throughout our lives. Since many school leavers lack these attributes, where do we look for an understanding of the challenges and for better ideas about schooling? C A N A D I A N E D U C A T I O N A S S O C I A T I O N I E D U C AT I O N C A N A D A 41 EN BREF L’education necessite la creation, le transfert et la diffusion de savoir. Dans le milieu de l’education, toutefois, les liens entre ces fonctions sont maintenant dysfonctionnels. Nous savons deja ce que nous devons savoir pour garantir le succes de nos enfants. Cependant, les intellectuels qui concoivent des theories et des hypotheses n’arrivent pas a influencer les decideurs publics qui, eux, ont peu d’influence sur les enseignants. Consequemment, le fosse se creuse entre ce que nous savons sur l’apprentissage et ce que nous faisons de ce savoir. Ce fosse resulte en partie de differences fondamentales entre la tour d’ivoire et la salle de classe et du fait que de nouvelles connaissances concurrencent souvent des connaissances existantes construites sur des bases theoriques inadequates. Il est essentiel d’etablir le dialogue entre les universites et les membres de la profession afin que nos connaissances sur l’apprentissage preparent adequatement les jeunes pour le 21e siecle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,168
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,152
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1680,152
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0120,009
Études des sciences et des technologies0,0160,155
Communication savante0,0510,069
Science ouverte0,0050,024
Intégrité de la recherche0,0220,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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.

Tête enseignante Opus0,236
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2007
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Résumé présentoui

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