Notice bibliographique
Résumé
he must study teeth and gums, etc. The activity of dentistry must make technology match his patients ’ inner organismic requirements or standards. But the analogy also illustrates an important difference between these two activities. Dentistry is done with technology, and progresses in efficiency based on such improved technological tools. But Education is not “done ” with technology. “Education ” (noun) is not a practice, but a hypothesized set of guidelines to enhance Life itself (as John Dewey argued). Educating and teaching (verbs) are practices, it is true, and they can use technological tools as well, but still such practices cannot be fully undertaken by means of technology, as can dentistry. Admittedly, a good “chairside manner ” for the dentist is desirable, but in Education, that human connection must be the hypothesized actual practical focus for the teacher. It cannot be secondary, as in dentistry. As Brickell puts it, The three most important ingredients in the school setting are the student, the teacher, and the length of time they are together … Once those three are established, researchers will discover little if any significant difference among various teaching methods (1982, quoted in Elkind, 54). Unfortunately, however, politics and economics, which drive public schooling, tend to ignore the first part of my original analogy, while embracing the second. As Livingston observes, “Instead of imaginatively constructing meaning, the child becomes a computer, trained, programmed, and tested for the job market ” (1994, 133). Here the standards that guide educating become external and social, not internal and organismic, and the child itself then becomes the technology used to create social “progress”. Witness the Minister of Education for New Brunswick in 1993, who said that New Brunswick schools have “got to be industry driven”, and “the first mistake is assuming schools and teachers will teach our kids”, since to produce “better prepared students ” or “products”, is “too important to be left just to educators”. The McKenna
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».