Thinking in Complexity about Learning and Education: A Programmatic View
Notice bibliographique
Résumé
In this contribution the focus is on sketching a programmatic view of thinking in complexity about learning and development. This kind of thinking goes beyond linear thinking. The new thinking in complexity about a dynamic complex reality may enable us to build a new science of learning and education, which does not take the nonlinear complex reality for granted but regards it as “real”: a science with a framework that does not exist yet. A new vision on learning is presented which takes the concept of interaction as a key concept, which may be linked with the notion of dynamic complexity. Thinking in complexity has its focus on “that which is interwoven”. Learning and development through interaction may thus be viewed as a way of co‐creating ourselves within a web of reciprocal relationships with the other. This co‐creation may be described as a complex of self‐generative, self‐sustaining processes of mutual “bootstrapping” with potentially nonlinear effects over time. Modelling learning this way, may show learning to be a potentially nonlinear phenomenon within a new reality as the domain of possibilities and potentialities of learning. The modelling of such learning as “bootstrapping,” and the concomitant effects on both partners in the interaction, shows these very possibilities and potentialities of learning in their humanly connected spaces of possibility. It demonstrates the very truth of Vygotsky’s adage that “it is through others that we develop into ourselves.” Based on his thoughts, we are able to develop a new view of the complex nonlinear reality of learning and education, with learners as potentially nonlinear human beings.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,031 |
| Communication savante | 0,010 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».