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Enregistrement W2800401521 · doi:10.1017/aee.2018.24

Locating the Educator in Outdoor Early Childhood Education

2018· article· en· W2800401521 sur OpenAlexafffund
Kate Dawson, A. Elizabeth Beattie

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Environmental Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOutdoor and Experiential Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésEmbodied cognitionPedagogyTransformative learningPsychologyAttunementEarly childhood educationEarly childhoodSociologyMathematics educationEpistemologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We tell the story of an experience Kate Dawson, her students, and three eagles had at an outdoor preschool. The experience profoundly affected Kate, and prompted us to ask the following questions: What made this experience feel so magical, and what caused it to happen? Why are thesemagical momentsvaluable, and how might they impact our pedagogical practices? We posit that magical moments in outdoor early childhood education depend upon relational andpathicknowledge, and understandingofplace, rather than intellectual or cognitive knowledgeaboutplace. We suggest conditions and practices educators may employ to foster magical moments, including slow ecopedagogy and embodied, sensory, and spiritual attunement to place. We consider our role as educators in the educator-students-place system, particularly when acknowledging that place is agentic, and acts as learner, knower and teacher. To understand place pedagogically, we must think of ourselves as learners and as the objects of learning, as much as thinking of ourselves asknowers. This requires a pedagogy of embodied responsiveness and a surrender to place as teacher. Far from simplifying the work of the educator, living within a relationship of educator-students-place complexifies the practice of teaching.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0120,018
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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