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Enregistrement W2470105771 · doi:10.7202/1070468ar

The Beautiful Risk of Education (Gert Biesta)

2020· article· en· W2470105771 sur OpenAlexaffvenue
Doron Yosef‐Hassidim

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Inquiry in Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpistemologyPhilosophySociologyMathematics educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biesta's work in last two decades is of the kind that is too often lacking in philosophy of education discourses, or in foundations of education in general: examination that takes education itself, as a whole, as its "unit of analysis," and focuses on what education should mean.The Beautiful Risk of Education continues Biesta's efforts to articulate what in hindsight he refers to as a "theory of education" (p.xi), a theory not only in the descriptive sense but primarily in the normative one.This book is the latter in what can be seen as a series of three books by Gert Biesta.In Beyond Learning: Democratic Education for a Human Future (2006) he develops subjectivity as a central dimension in education through a critique of the dominant discourse of learning in education and an exploration of the notion of "coming into presence."In Good Education in an Age of Measurement (2010) he introduces a broader education framework by adding two other dimensions, qualification and socialization.In The Beautiful Risk of Education (2014) Biesta "focuses on a theme that was implicit in the other two books" (p.x), namely the weakness of education.Biesta believes this theme deserves explicit examination since it has important implications that might assist in engaging with his ideas in practical settings.This review is a good opportunity to take a comprehensive look at Biesta's work, after completing the 'trilogy'.Biesta draws on philosophical texts from a broad range of areas, including ethics, politics, and theology, while at the same time he does not lose sight of his main interest: what is educationally desirable.This is a challenging attempt to combine two allegedly contradictory scholarly approaches: one that rests on other domains and another that seeks to define its own way.Indeed, as can be seen by reading this book in the context of Biesta's corpus, he faces the challenge by honestly engaging with both approaches in a search for a richer way of thinking about education.In The Beautiful Risk of Education Biesta characterizes and argues against "strong" perceptions and practices of education, and explains and exemplifies a "weak" view through seven "themes": creativity, communication, teaching, learning, emancipation, democracy, and what Biesta labels "virtuosity".He defines his idea of "weak education" against current dominant perceptions of education and a "desire to make education strong, secure, predictable, and risk-free" (p.2)."Strong" education is associated with "effective production of pre-defined 'learning outcomes'" and with "a limited set of identities" (ibid.).Biesta argues that this perception of education is a "fundamental misunderstanding of what education is about" (p. 3) since education "isn't a mechanism and shouldn't be turned into one" (p.4).Actually, the educational way is "the slow way, the difficult way, the frustrating way, and, so we might say, the weak way, as the outcome of this

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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