MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2160929094 · doi:10.5539/ies.v5n2p132

The Use of Art in the Teaching Practice for Developing Communication Skills in Adults

2012· article· en· W2160929094 sur OpenAlexvenueno aff
Niki Phillips, Iosif Fragoulis

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningPraxisCreativityPsychologyVisual arts educationPedagogyThe artsTeaching methodMathematics educationVisual artsEpistemologySocial psychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of Art for educational reasons has been recently developing in Greece both in formal education and in Adult Education. Relevant theoretical texts and studies, (Dewey, 1934. Gardner, 1990. Perkins, 1994) pin point that training through the Arts can contribute to an integrated learning, since through systematic observation of works of art, the trainees´ critical thinking, creativity and fantasy can be generated. The first part of the current paper, examines the reasons that necessitate the use of art in the training practice.The models of approaching and understanding art for educational reasons, as presented and analyzed by Feldman, Brondy, Anderson and Perkins, are presented in the second part.The method “Transformative Learning through an aesthetical experiences”, has been grounded and developed by A. Kokkos, and is presented in the third part. The different stages of this method are also analyzed.In the final part, an example of Kokkos´ method is being analyzed (stage by stage), regarding the training for an organization’s staff development of their communication skills. Conclusions regarding the use of art in the training praxis, may be found at the final part of this paper.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Education Studies→Même sujetArt Education and Development→Travaux en français237 207→