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Enregistrement W2506812016 · doi:10.22456/1982-1654.58362

Cena e Computadores: fricções para uma pedagogia do teatro expandido

2016· article· pt· W2506812016 sur OpenAlexaff
Fernanda Areias Oliveira, Juan Carlos Castro

Notice bibliographique

RevueInformática na educação teoria & prática · 2016
Typearticle
Languept
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArts and Performance Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A nova perspectiva na arte contemporânea apresenta objetos artísticos que se utilizam do computador ou de máquinas analógicas para propor diferentes formas de apreciação. No teatro, observamos uma forte tendência no uso da tecnologia do vídeo em cenários, projeções em corpos e performances interativas. Com uma perspectiva diferente, na pedagogia do teatro ainda trabalhamos com um forte vinculo à cena clássica, baseando sua estruturação em jogos teatrais. Este artigo pretende discutir o atual estado do teatro e tecnologia nas aulas de teatro do Brasil. Nossa questão central é baseada a articulação entre a tendência em arte contemporânea e as reais possibilidades em nossas aulas de teatro. Para nosso suporte teórico, nos articularemos as ideias de Philip Auslander , e sua atenção sobre o novo espectador imerso no contexto da mídia digital, Michael Anderson e as atuais circunstâncias das tecnologias nas aulas de teatro, em diálogo com o pesquisadores da arte educação brasileiros. Palavras chave: Pedagogia do Teatro, Arte Educação e Formação de Professores.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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