MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1677983093 · doi:10.37119/ojs2013.v19i1.115

Taking it to the Tweet Seats: Using New Technology to Create "Theatre Knowledge-Building Communities" in the English Language Arts and Drama Classrooms

2013· article· en· W1677983093 sur OpenAlexaffvenue
John M. Richardson

Notice bibliographique

Revuein education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheatre and Performance Studies
Établissements canadiensHoneywell (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramaCitizen journalismPedagogySociologyThe artsLanguage artsDigital cultureKnowledge buildingPsychologyVisual artsArtComputer scienceMedia studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of digital technology and the participatory culture it engenders presents challenges to secondary school English and drama teachers keen to expose their students to the pleasures and rewards of live theatre. Within Scardamalia’s notion of the “knowledge building community” (Scardamalia & Bereiter, 1994, 2006; Scardamalia, Bransford, Kozma, & Quellmalz, 2012; Scardamalia, 2002), however, is a framework by which teachers can use educational technology to create authentic, theatre knowledge-building communities that allow students to view themselves as engaged participants in the culture of live theatre while learning valuable 21st century skills.Keywords: theatre; English; drama; educational technology; Scardamalia; knowledge-building community; 21st century skills; youth audience

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuein educationMême sujetTheatre and Performance StudiesTravaux en français237 207