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Enregistrement W2626691136 · doi:10.7202/1072797ar

The Role of Difficult Art-works in Teaching to be Critical

2020· article· en· W2626691136 sur OpenAlexaffvenue
Michelle Forrest

Notice bibliographique

RevuePaideusis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Education and Development
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The difficult art-work is not formally considered an appropriate part of today's arts curriculum, as a glance at authorised classroom resource lists quickly confirms.By excluding from formal compulsory education the conceptual challenges offered by difficult work such as the poetic experiments of the Dadaists or the book-works and textual interventions of contemporary artists, we encourage a closed concept of art and can hardly be surprised at public outcries against avantgarde invention.This paper argues for the inclusion of difficult art-works in the secondary-school arts curriculum.George Steiner's four levels of poetic difficulty are used as a way of demonstrating which difficulties are included in the curriculum and which are peculiar to art-works but rarely studied.Examples of classroom applications are used to illustrate each of Steiner's four levels of difficulty: contingent, modal, tactical and ontological.It is argued that ontological difficulty distinguishes many of the art-works that have evoked public indignation and outrage; they ask blank questions and thereby challenge conventional concepts of art.This ontological difficulty is considered in light of Immanuel Kant's concept of aesthetic/reflective judgement and the discussion is brought full-circle with the question: If engagement with difficult art-work fits Kant's description of how aesthetic judgement postulates "a universal voice about a liking unmediated by concepts", how can secondary-school arts education neglect the conceptual difficulty of modem works and claim it is teaching art in its unique capacity for teaching to be critical?

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,071
Communication savante0,0170,013
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeQualitatif
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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