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Enregistrement W2108800706 · doi:10.47678/cjhe.v45i1.184340

Teaching Creativity Across Disciplines at Ontario Universities

2015· article· en· W2108800706 sur OpenAlexaffvenueabout
Elizabeth Marquis, Jeremy A. Henderson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityDisciplineVariety (cybernetics)Divergence (linguistics)Convergence (economics)PsychologyMathematics educationHigher educationSociologyPedagogyEngineering ethicsSocial scienceComputer scienceSocial psychologyPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While a wide variety of publications have suggested that the development of student creativity should be an important objective for contemporary universities, information about how best to achieve this goal across a range of disciplinary contexts is nonetheless scant. The present study aimed to begin to fill this gap by gathering data (via an electronic survey instrument) about how the teaching and learning of creativity are perceived and enacted by instructors in different disciplines at Ontario universities. Results indicated points of both convergence and divergence between respondents from different fields in terms of their understandings of the place of creativity within courses and programs, and in terms of strategies they reported using to enable creativity in their students. We discuss the implications of these findings, including the ways in which the data speak to ongoing debates about the role of disciplines within teaching, learning, and creativity more broadly.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations36
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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