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Enregistrement W2797001182 · doi:10.1177/0034523718762178

<i>Techne,</i> a virtue to be thickened: Rethinking technical concerns in teaching and teacher education

2018· article· en· W2797001182 sur OpenAlexaffabout
Ying Ma

Notice bibliographique

RevueResearch in Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Education and Society
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTechnePhronesisVirtueEpistemeEpistemologySociologyPedagogyEnthusiasmCraftPsychologyPhilosophySocial psychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article brings stories of teaching and learning to teach in China into conversation with Aristotle’s intellectual virtue techne and its reinterpretations. The intent is to challenge the overwhelming trend of instrumental rationality in teaching and teacher education in both China and Canada. I explore and thicken the concept of techne, one of the Aristotelian intellectual virtues, to understand what is at stake in today’s technical approaches to teaching and to imagine alternative possibilities. Aristotelian conception of techne is often translated as technical expertise, craft or skills and could to some extent justify today’s enthusiasm around technical concerns in teaching and teacher education. However, some of its contemporary re-appropriations critique and extend the restricted understanding of techne and offer educators a richer, more ethical view of techne and technical thinking in education. An interplay of Aristotelian intellectual virtues of techne and phronesis (practical wisdom) may reconnect techne to the rough ground of experience, challenge its preoccupation with instrumental ends, and assert its moral dimension.

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)0,005
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 enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,360 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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