Notice bibliographique
Résumé
Recent studies document the importance of well-designed facilities on the academic performance of students in language and mathematics, but there is very little research on how space dictates what is learned and how it is learned. What about learning that is not directly measurable by standardized test scores? How does architectural space affect what is learned in the “non-core” disciplines such as music, drama, dance, and the visual arts? How does the built environment affect the ways that teachers and students operate in what might be viewed as a learning collective? These are some of the central questions addressed in the present paper. These issues are first explored through a brief discussion of the main themes in school architecture research and discourse, followed by a description of how Froebel kindergartens, Reggio Emilia schools, and Waldorf schools have given attention to some of the physical elements that affect learning. Next, I explore engaging forms of adult learning and the perspectives of John Dewey. Then follows a discussion of the ways that classrooms and schools can be seen as collectives, using complexity science theory as a theoretical framework. Finally, the complexity science model is extended by including the actual physical spaces as important ‘agents’ in influencing a non-linear and dynamic system, and by drawing implications for school design based on the principles of complexity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».