Returning ‘learning’ to education: Toward an ecological conception of learning and teaching
Notice bibliographique
Résumé
This article describes a notion of learning as adaptive semiotic-growth. In line with the theme of this special issue, learning will be approached on a broad ecological and evolutionary continuum – most generally expressed as a form of adaptation to the environment. Viewing learning through the criterion of signification (semiosis) means that learning is continuous across the entire biological realm. Both the life process and the learning process are expressed through forms of semiotic-engagement and involve continual adaptation and meaning-making. Thus, learning cannot be seen as unique to humans. Learning is more broadly ecological before it is “cultural”. From here we can imagine educational institutions as forms of exaptation, that evolved naturally to channel learning more effectively. Thinking of learning on an ecological continuum means that learning cannot be “located” or pinned down easily in educational research or practice. Rather, learning has a sporadic identity; it is emergent in the specificity of events and must be discerned within the practices that enact it. Realizing learning as something emergently enacted in the educative encounter, and not something that can be determined and implemented, allows us to resist turning learning into an accountability tool that can easily be used towards ideological ends.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,066 |
| Communication savante | 0,016 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».