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Enregistrement W2567477166 · doi:10.7202/1070554ar

Pedagogy of Attention: Subverting the Strong Language of Intention in Social Justice Education

2020· article· en· W2567477166 sur OpenAlexaffvenue
Sarah J. DesRoches

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Inquiry in Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical and Liberation Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticeSocial justicePedagogyAction (physics)NothingCritical pedagogySociologySocial pedagogySpace (punctuation)EpistemologySocial changeLawSocial sciencePolitical scienceLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I explore the possibility of social justice education as pedagogy of attention rather than simply pedagogy of intention. Drawing on Gert Biesta’s (2010) concept of “strong” education, I begin by explaining how the language of intention in social justice education relies on a discourse in which “in-puts” will result in specific and immediate “out-puts.” In this sense, social justice education can proceed too quickly to action-oriented imperatives. Following this, I take up Jan Masschelein’s (2010) notion of poor pedagogy: pedagogy that requires nothing more than paying attention to argue that creating a space in which the only goal is to pay attention offers the potential of producing a shift in how social justice education proceeds. Pedagogy of attention subverts the primacy of pedagogy of intention by making an important contribution to social justice education, presenting the world in a way that is not contained by the frames (limitations) of what students are told exists, allowing for the possibility of transformation.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,337 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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