Implementing Mandates in Media Education: The Ontario Experience
Notice bibliographique
Résumé
This analysis presents a report on media literacy education in Ontario. It provides an overview of the curriculum for media literacy that is mandated by the provincial government. Specifically, it describes various approaches for teaching about the media as well as the theory that underpins curriculum documents and classroom practices. The analysis also describes the work of key organizations and partnerships that helped prioritize media literacy education, and offers suggestions for the successful development and implementation of media literacy programs. The conclusion discusses the challenges and future directions for media literacy beyond the Ontario case, focusing on nine key tenets for success in its implementation worldwide. Este artículo expone un informe sobre la educación en alfabetización mediática en Ontario. Brinda una visión general del plan de estudios para la alfabetización mediática propuesta por el gobierno regional. Específicamente, describe varias aproximaciones para la enseñanza acerca de los medios, así como la teoría que apuntala los documentos del plan de estudios y las prácticas en el aula. También describe el trabajo de organizaciones y asociaciones clave que ayudaron a priorizar la educación en alfabetización mediática, y ofrece sugerencias para el desarrollo exitoso y la implementación de programas de alfabetización mediática. La conclusión discute los retos y el curso futuro de la alfabetización mediática más allá del caso Ontario, centrándose en nueve tesis clave para el éxito en su implementación en todo el mundo.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».