Thinking Clearly About Confusion: Threshold Concepts, Bafflement, and Meaning as “Contestation” in the English Classroom
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental question at the heart of literary studies concerns the intangible—and unanswerable—question of what it means to be human. To pursue this question rigorously, literary studies has deployed methods from a range of disciplines in the humanities and social sciences; while interdisciplinary approaches to English have generated a wealth of important theoretical and “real-world” interventions crucial to the discipline’s ongoing development, we risk diminishing the ineffability that lies at the heart of critical inquiry. The reasons behind this disconnect are too expansive and complex to discuss here (cf. Day, 2007; Griffin, 2005), but this workshop proceeds from the premise that it is precisely by remaining open to uncertainty, contingency, and complexity that humanities research maintains its purchase; while confusion is intuitively thought of as a problem to be avoided in the classroom, I posit that it is vital to developing mastery of difficult concepts in English Literary Studies. Through a sustained engagement with Meyer & Land’s (2005) development of threshold concepts, this workshop deploys a short lecture, large group discussions, and individual and small group activities to invite participants to investigate “confusion” as a productive pedagogical tool under the aegis of threshold concepts.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,090 |
| Communication savante | 0,025 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».