MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2906111834 · doi:10.1080/15313220.2018.1561638

Uncertainty, story-telling and transformative learning: An instructor’s experience of TEFI’s Walking Workshop in Nepal

2018· article· en· W2906111834 sur OpenAlexaff
Joan Flaherty, Jonathon Day, Alison Crerar

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching in Travel & Tourism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdult and Continuing Education Topics
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningPedagogyPsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article recounts three stories from TEFI’s walking workshop in Nepal: the construction of a road through what was once a trekking path; a dance-floor encounter at a Himalayan party; and the arrival of one participant, fatigued by jet lag and disoriented by the new surroundings. These stories of confusion, discomfort and fear are linked by one common theme: the potential of uncertainty to foster deep reflection and nuanced conclusions. The premise that uncertainty is to be valued and even cultivated has been explored in educational theory, spiritual traditions, and research on transformative learning. These sources affirm the role of uncertainty in the process of knowledge creation. However, accepting this role can be challenging for educators because it requires they assume a new identity, one which they may perceive as being at odds with their status as “teacher” the identity of learner. One way for the educator to address this challenge may be through recounting their own stories of uncertainty. Stories of being immersed in unfamiliar situations that challenge, confuse and even frighten – stories, in other words of being a tourist – can foster reflection on an intellectual, emotional and spiritual level, engaging the “whole” person, and thus initiating the educator/learner’s transformative journey.

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,322 · 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

Explorer davantage

Même revueJournal of Teaching in Travel & TourismMême sujetAdult and Continuing Education TopicsTravaux en français237 207