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Enregistrement W2624331469 · doi:10.32873/uno.dc.jrf.21.01.32

Problem-Based Learning and Two Studies of the Journal of Religion and Film: Self-Sacrifice and Music

2017· article· en· W2624331469 sur OpenAlexaffabout
Ken Derry

Notice bibliographique

RevueJournal of Religion & Film · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFilm in Education and Therapy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSacrificePsychologyArtAestheticsSociologyPhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article offers a case study for using problem-based learning (PBL) in a religion and film course. PBL is an open-ended, experiential approach to teaching, which requires students to engage with a real world problem in groups. While many university classes are based on a lecture format and variations of that format, PBL asks students to take greater ownership of their learning. The problem drives what students will learn, how they will learn it, and what they produce to assess that learning. Students in a fourth-year PBL class at the University of Toronto Mississauga were given the following problem: analyze developments in the field of religion and film over the past 20 years through the lens of the Journal of Religion and Film. All four groups of students in the course made significant discoveries in their response to this assignment, and two in particular stood out. These two groups examined patterns evident in how the topics of self-sacrifice and of music were (and were not) discussed in the journal.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,368 · 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'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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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