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Enregistrement W2058322748 · doi:10.24908/eoe-ese-rse.v8i0.577

Fostering Educative Experiences in Virtual High School History

2008· article· en· W2058322748 sur OpenAlexafffundvenue
Rosa Bruno‐Jofré, Karin Šteiner

Notice bibliographique

RevueEncounters in Theory and History of Education · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's UniversityAmerican Educational Research Association
Mots-clésInformation and Communications TechnologyPedagogySociologyKey (lock)Cultural historyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This position paper on virtual learning in high school history argues for situating integration of information and communication technologies (ICT) in an ethically defensible vision of education. Our main purpose is to establish a broad theoretical platform to enable critique of new technologies in history classrooms. However, we also argue in favor of embracing ICT integration within a theoretical framework that places teaching and learning as the driving force behind adopting new technologies. First, we remind history teachers in computer-supported classrooms that their teaching is grounded in educational aims and in well-formulated ideas about what constitutes educative experiences. We place the development of the historical mindedness of the student at the core of educational aims in history teaching. Further, it is our contention that high school history modules should become steeped in a vision of education that recognizes its cultural-psychological dimensions. This means dovetailing the construction of content knowledge with teaching the cultural practices of historians and the functions of history. Key words: technologies of information and communication, history teaching and learning, historical mindedness, cultural psychology, educative experiences

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,011
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,019
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,275 · 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'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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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