Why Aren't They Getting This? Working through the regressive myths of constructivist pedagogy
Notice bibliographique
Résumé
Through several collaborative inquiries with teachers in elementary and middle schools, we have noticed a troublesome trend: teachers have become familiar with many of the key terms and catchphrases of various constructivist discourses, yet they tend to be relatively unfamiliar with the developments in epistemology that have driven the rapid emergence of these vocabularies. In consequence, our efforts to invite teachers into current discussions of cognition have often been frustrated and frustrating. We argue that this situation is in large part due to two circumstances. First, the vocabularies chosen by constructivists are often too readily aligned with commonsense understandings of personal knowing and collective knowledge. Second, and closely related, educational theorists and researchers have not always been sufficiently attentive to the contexts of their work. As such, rather than prompting a break from deeply entrenched habits of thinking, constructivist discourses have often been co-opted to support renewed and regressive embraces of Platonic and Cartesian assumptions. Somewhat ironically, then, the work of many educational theorists and researchers appears to be carried out in ignorance of the tentative and participatory dynamics that are argued to be at the root of cognitive processes.
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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 | 0,089 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,142 |
| Communication savante | 0,026 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».