Notice bibliographique
Résumé
Educators today are being asked to design curricula whereby learners’ abilities to analyze, question, problem-solve, evaluate and reflect are being provoked. The quest lies in uncovering suitable teaching approaches that will allow critical thinking skills to emerge organically and meaningfully. I argue that an integration of loose parts can offer a methodology and a provocation that makes way for open-ended, divergent and creative thinking skills to be activated. “Loose parts” can be open-ended materials that are manipulated, designed, dismantled and reconstructed in multiple ways. I also see “loose parts” as a mindset, a process-oriented approach whereby meaningful conversations emerge unexpectedly and add significantly to learning. This article presents two stories to show how arts-based approaches and mindfulness to loose parts can unearth thought-filled and caring conversations. The discussion is inspired and written via a reflective lens of personal encounters, first, in a longitudinal research project with young children in an Indigenous First Nations Community, and, second, with preservice teachers in a university class. It is within these periods that students, teachers and families were impacted by loose parts whereby materials and conversations made way for new perspectives in understanding the world.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,106 |
| Communication savante | 0,014 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».