The School Teacher and the Art Museum: A Multi- Case Study of Online Canadian Art Museum Teacher Resources | L’enseignant scolaire et le musée des beaux-arts : une étude de cas multiples des ressources en ligne des musées des beaux-arts pour les enseignants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This study seeks to better understand the online resources and lesson contents that Canadian art museums offer secondary school art teachers. The author conducted a content analysis of online teacher resources and lessons developed by four Canadian art museums during 2016. By looking at the various resources through the lens of a high school teacher/researcher, the author highlighted how these resources presented differences in curriculum and fostered self-reflection in students. The relationship between the art museum and the school teacher was examined. To better understand this relationship, further research on online resources developed by museums to increase pedagogical possibilities should be conducted.Key Words: Teacher; Museum; Online Teaching Resources; Art EducationRésumé : Cette étude vise une meilleure compréhension du contenu des leçons et des ressources en ligne mises à la disposition des éducateurs artistiques du secondaire par les musées des beaux-arts canadiens. L’auteur a analysé le contenu des ressources et des leçons en ligne offertes aux enseignants en 2016 par quatre musées des beaux-arts canadiens. En examinant les diverses ressources du point de vue d’un enseignant/chercheur au secondaire, l’auteur met en évidence les différences curriculaires de ces ressources et l’autoréflexion suscitée par ces ressources chez les étudiants. La relation entre le musée des beaux-arts et l’enseignant scolaire y est également étudiée. Il faudrait, pour mieux comprendre cette relation, mener d’autres recherches sur les ressources en ligne développées par les musées dans le but d’élargir l’éventail pédagogique.Mots-clés : enseignant; musée; ressources en ligne; éducation artistique
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».