The power of negative thinking in and for teacher education
Notice bibliographique
Résumé
In an anxious world increasingly perceived in terms of risk management, strategies for mapping, articulating and organizing knowledge provide a bulwark against uncertainty. For teacher education, one consequence has been a drive for fullness in relation to knowledge about what teachers should know and be able to do, usually conceived in instrumental terms. Indeed, teacher education, like education more broadly, has been captured by a ‘discursive duopoly’ of instrumentalism, involving the pervasive view that the main purpose of education is to serve the needs of the economy, and consensualism, involving the valorization of agreement regarding this purpose. One way to understand this dynamic in teacher education is in terms of positivity and negativity, whereby the positive refers to social structures, institutions and policies – best practice or teaching standards – that have become reified, while the negative is that which unsettles and disrupts the comfortable stance of the given order of things. Negativity, as a political practice that engages with the positive to reveal the historical and contingent nature of all knowledge, thus offers new conceptual resources, such as antagonism, dissensus, fantasy and impotentiality, for imagining alternative scenarios for teacher education beyond the confines of current policies.
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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 | 0,020 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,102 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».