Toward a Poetics and Pedagogy of Sound: Students as Production Engineers in the Literature Classroom
Notice bibliographique
Résumé
M discussions of successful efforts to engage students in multi-modal discourses and prepare them for adapting to digital formats have focused on composition and creative writing classrooms. Cynthia Selfe, Lev Manovich and others have called for aural, visual, and other multi-modal approaches not only because of diverse learning styles and ever-changing technologies of communication, but also because these modes are important to different communities and cultures (Selfe 616). In literature classes, even if we use multi-modal assignments, the focus on writing critical analysis though a creative practice may seem more distanced from the generative aspects of “making” in a composition or creative writing classroom. This distinction, with its blurry edges, echoes the debate among digital humanities theorists between theorizing and making. I would argue that literature classrooms in the 21st Century are spaces ripe for exploring multi-modal experiences that mix up the critical and the creative, theorizing and “making.” Literature classrooms can incorporate more of what Amanda Stirling Gould calls a “makerspace learning environment” (26) so that we not only think about, but “think with” the media we use (Hayles, How We Think 24). Leading digital humanities scholars contend that [t]he social, political, and ecological challenges of the 21st century demand significantly more than textual analysis or recitations of inherited content. These problems (and opportunities) will need people trained to create synthetic responses, rich with meaning and purpose, and capable of communicating in a range of appropriate media, including but not limited to print. (Burdick, Drucker, Lunenfeld, Presner, and Schnapp 25)
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,027 |
| Communication savante | 0,028 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».