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Enregistrement W2508377581 · doi:10.4236/jss.2016.47034

Creative Digital Arts Education: Exploring Art, Human Ecology, and New Media Education through the Lens of Human Rights

2016· article· en· W2508377581 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Social Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueThoreau and American Literature
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsLens (geology)Through-the-lens meteringHuman rightsMedia artsMedia ecologySociologyVisual artsEcologyMultimediaPolitical scienceEngineeringEngineering ethicsMedia studiesComputer scienceArtLawBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of an innovative pedagogical model based on case study research about human rights education regarding discourses of power and food in relation to visual arts education and human ecology education will be examined. The authors outline two ongoing studies about “digiART” and Human Rights: New Media, Art, and Human Ecology Integrated Projects. These projects have been held at the University of Manitoba, Canada for pre-service teachers training to be secondary level educators: the research has been ongoing since 2013. As a result of the studies, meaningful curricula and innovative pedagogy have been developed using contemporary technologies. Key to the studies is not only the incorporation of creative teaching and learning about digital technologies at the higher education level but also integrating human rights issues into curricula. The authors’ approaches to teaching human rights issues to pre-service teachers are described in which they incorporate creative technologies to foster an innovative pedagogical model, and develop productive learning using digital technologies. Student’s new media practices from preproduction to postproduction are delineated and benefits from using this approach are discussed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,263 · 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