Structures That Teach: Using a Semiotic Framework to Study the Environmental Messages of Learning Settings
Notice bibliographique
Résumé
Everything within the learning setting holds the potential for learning and teaching. A significant, often overlooked source for accessing new information lies in the learner’s knowledge and use of cultural values, habits and norms. In addition to listening and reading texts, learning takes place through daily interaction with building and communication structures. These structures are representations of cultural values that are read by all who inhabit learning settings. They are structures that teach. The messages of these structures remain with students long after they leave learning settings. Like language, knowledge of culture serves as an everyday and ever-ready resource for information about how to gather and share knowledge and ideas about how learning proceeds. This article describes the value of documenting some of the environmental messages of these structures using a semiotic interpretive research approach. Semiotics explores the signs and systems of signification that are used to engage learners. Messages are organized and expanded using four main categories: 1) Architectural Messages; 2) Text and Curriculum Messages; 3) Social/Behavioral Messages and 4) Policy Messages. The study suggests that a semiotic consideration of learning settings allows identification and critique of ineffective environmental messages and suggests the creation of messages that will lead to more effective knowledge, habits and routines.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,049 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».