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Enregistrement W2012328960 · doi:10.1002/sce.20172

On performing concepts during science lectures

2006· article· en· W2012328960 sur OpenAlexaff
Lilian Pozzer‐Ardenghi, Wolff‐Michael Roth

Notice bibliographique

RevueScience Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestureMeaning (existential)Nonverbal communicationModalitiesPoint (geometry)PsychologyBody languageClass (philosophy)Modality (human–computer interaction)MultimodalityMathematics educationLinguisticsComputer scienceCommunicationCognitive scienceSociologyHuman–computer interactionArtificial intelligenceMathematicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When lecturing, teachers make use of both verbal and nonverbal communication. What is called teaching, therefore, involves not only the words and sentences a teacher utters and writes on the board during a lesson, but also all the hands/arms gestures, body movements, and facial expressions a teacher performs in the classroom. All of these communicative modalities constitute resources that are made available to students for making sense of and learning from lectures. Yet in the literature on teaching science, these other means of communication are little investigated and understood—and, correspondingly, they are undertheorized. The purpose of this position paper is to argue for a different view of concepts in lectures: they are performed simultaneously drawing on and producing multiple resources that are different expressions of the same holistic meaning unit. To support our point, we provide examples from a database of 26 lectures in a 12th‐grade biology class, where the human body was the main topic of study. We analyze how different types of resources—including verbal and nonverbal discourse and various material artifacts—interact during lectures. We provide evidence for the unified production of these various sense‐making resources during teaching to constitute a meaning unit, and we emphasize particularly the use of gestures and body orientations inside this meaning unit. We suggest that proper analyses of meaning units need to take into account not only language and diagrams but also a lecturer's pointing and depicting gestures, body positions, and the relationships between these different modalities. Scientific knowledge (conceptions) exists in the concurrent display of all sense‐making resources, which we, following Vygotsky, understand as forming a unit (identity) of nonidentical entities. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Sci Ed 91:96–114, 2007

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,371 · 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'étudeObservationnel
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

Citations61
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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