Notice bibliographique
Résumé
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'.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».