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Enregistrement W2190769276 · doi:10.5430/jct.v4n2p130

Integrated Arts-based Teaching (IAT) Model for Brain-based Learning

2015· article· en· W2190769276 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsObjectivity (philosophy)PsychologyDocumentationComputer scienceChartMathematics educationVisual artsArtMathematicsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzes teaching strategies among the eight books in Principles and Methods of Teaching recommendedfor use in the College of Teacher Education in the Philippines. It seeks to answer the following objectives: (1) identifythe most commonly used teaching strategies congruent with the integrated arts-based teaching (IAT) and (2) design anIAT Modelling for brain-based learning. This study employed a content analysis among the eight selected books in thestudy. Coding of the identified teaching strategies from 1 to 7 was matched into any of the four designated learningquadrants as illustrated in the flow chart (see chart instrument in the appendix). With grounded theory as framework, acritical analysis of the coded arts-based teaching strategies is interpolated to Hermann’s Brain Quadrants. C1VAL isthe first code for Visual Art for Learning; C2LAL is the second code for Art for Learning; C3TAL is the third code forTheater Art for Learning; C4MAL is the fourth code for Musical Art for Learning; C5LAL is the fifth code forLocomotor Art for Learning; C6CAL is the sixth code for Communication Art for Learning; and C7NAL is the seventhcode for Naturalistic Art for Learning. To guarantee inter-coder consistency, internal and external validators arerequested to ensure objectivity of results. After the analysis of these books, a documentation of an integrated arts-basedteaching for brain-based learning was juxtaposed for modelling. The analyzed books in Principles and Methods ofTeaching used in College of Teacher Education in the Philippines exhibited a lopsided distribution of communicative,theater, and musical arts-based teaching strategies, which conformed to the Filipinos’ vivacious, chatty, andflamboyant traits of being Quadrants B and C, who are self-conscious, systems-focused, people-oriented, sentimental,and entertaining. Though the use of visual and literary arts was frequently reflected; but naturalistic and locomotor artsfor dancing was infrequently codified, indicative that the outcomes for artistic creations and scientific inventions inQuadrants A and D were less likely met, evident to have shown a limited number of Filipino analysts, writers,composers, inventors, designers, and creative teachers the country has produced. With this, it is recommended thatauthors on Principles and Methods of Teaching may explore - revising their books, to ensure an equitable balance ofarts-based teaching, addressing Brain-based Ambiguity Theory of Learning (BAT-L) in the 21st century.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,343
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