Role of Logic and Mentality as the Basics of Wittgenstein’s Picture Theory of Language and Extracting Educational Principles and Methods according to this Theory
Notice bibliographique
Résumé
<p class="apa">The present paper attempts to recognize principles and methods of education based on Wittgenstein’s picture theory of language. This qualitative research utilized inferential analytical approach to review the related literature and extracted a set of principles and methods from his theory on picture language. Findings revealed that Wittgenstein believed in language as a picture of the real and assumed that the real is reflected in language. He believed that language and mentality are the same and language demonstrates a full picture of mentality. Besides, the world and the language possess a logical structure and this logic rules the world and the language. Later on, his picture theory of language, logic and mentality were used to extract and introduce principles for education as listed here: the reasonability principle, mind involvement principle, matching principle, reasoning principle, creativity principle and formation of mind, comprehensibility principle, liberal thinking principle, and the principle of considering individual differences. Thus, applying the method of concept comprehension, problem oriented method, heuristic method, brainstorming method and finally interactive methods like Socratic question and answer and group discussion method.</p>
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 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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,031 |
| Communication savante | 0,007 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».