Creating a transformative learning community: Generating collective knowledge in an early childhood graduate course
Notice bibliographique
Résumé
This collaborative paper explores the process of creating a learning community as a complex learning system in an early childhood graduate course. Reflected here are the course instructor's experiences and those of various students who took the course at different times. This exploration was inspired by the students’ (re)created and repeated experiences of transformation as a result of taking the course. As a group, the authors asked; is there a particular ingredient in that course that facilitated the repeatable nature of this transformation? Complexity science/theory as applied to notions of learning and teaching (Capra, 2002; Davis & Simmt, 2003; Waldrop, 1992) provided the framework for this exploration. Five conditions that must be present in order for individuals to come together into collectives that might supersede the possibilities of the individual—internal diversity, redundancy, decentralized control, organized randomness, and neighbor interactions (Davis & Simmt, 2003)—were used to examine the collective learning experiences in that course. Reflective journal entries and the instructor's personal reflections on the process of planning, conducting, and evaluating the course were used to illustrate how these conditions were created and how they were used to occasion the type of learning students experienced as transformative.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».