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Enregistrement W2200906286 · doi:10.22329/celt.v1i0.3176

7. Negotiating Shared Understandings of Our Work Through a Collaborative Curriculum: Exploring the Experience of Creativity in Cross Discipline Visual Arts Projects

2008· article· en· W2200906286 sur OpenAlexaffvenue
Wayne Tousignant, Darren Stanley, Geri Salinitri, Kara Smith

Notice bibliographique

RevueCollected Essays on Learning and Teaching · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsExperiential learningCreativityArts in educationNegotiationCurriculumVisual arts educationPedagogySociologyPsychologyMathematics educationVisual artsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1994, the National Arts Education Association created a research agenda to address major research issues in the field of visual arts education for the purpose of examining, negotiating, and modifying commonly held beliefs in the field of art education. Research by arts educators has done much to inform visual arts education theory and practice, but largely through studies by individuals with few collaborative efforts. In 1991, Neil Owen Houser proposed a collaborative processing model for arts education, which reflects the experiential or constructivist nature of instruction. In this paper, we present our reflections on our shared work where we explored the benefits of interdisciplinary collaboration, the role of play in the process of problem solving, and how experiential learning strategies and techniques could be applied to the teaching of various subjects through visually-mediated arts projects.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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