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Enregistrement W2900600262 · doi:10.1080/14452294.2018.1537134

How has drama education training strengthened our teaching skills? Perspectives from preservice teachers and a university professor

2018· article· en· W2900600262 sur OpenAlexaff
Jan Buley, Scott Yetman, Mitchell McGee-Herritt

Notice bibliographique

RevueNJ · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTheatre and Performance Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramaCreativityCurriculumFace (sociological concept)PsychologyPedagogyLiteracyMathematics educationSociologyVisual artsArtSocial psychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we have reflected on how drama training and drama experiences have helped us in our own journeys as educators and how the artform has invited learners into new communities and collaborative problem-solving. The very spaces of schools are isolating, with classroom doors opening and shutting in long corridors. The curriculum is often siloed and distant from other disciplines and young people and adults spend hours in zombie-like trances, seemingly addicted to hand-held devices, yearning for affirmations of their existence. Drama invites us to connect with one another and come face to face with human beings. Drama invites us to ‘try on’ a lifestyle and language that may be unfamiliar. In addition, study after study has proven that literacy skills are strengthened and enhanced when the crafts of drama—expressive speaking, risk-taking, creativity, imaginative and cooperative thinking and doing—are infused into teaching and learning.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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