Horizons of Self-Composure: Using Poetry and Scribble-Portraits to Explore an Aesthetics of Care / Horizons de la maîtrise de soi : poésie et portrais dessinés pour étudier l’esthétisme de l’attention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: We are teacher-educators who use poetry and drawing as ways to evoke the aesthetic dimensions of care and to encourage the expression of vulnerability and perspective-taking in ourselves and ultimately within our classrooms. This piece describes an auto-ethnographic process surrounding the exploration of teacher-writer identity through the use of “scribble-portraits” and poetry. We created self-portraits and shared poetry related to our conceptions of ourselves and of our personal and professional identities. Central insights related to how poetry and image allow for dialogue and reflection related to a productive space where new identities and aesthetic experiences can enhance the practice of teaching and learning.Keywords: Auto-ethnography; writing identity; self-portrait; academic writing; imagery and the symbolic.Résumé : Nous sommes des formateurs d’enseignants qui utilisons la poésie et le dessin pour évoquer les aspects esthétiques de l’attention et pour promouvoir l’expression de la vulnérabilité et de la coordination des points de vue, d’abord par rapport à soi puis à nos étudiants. Cet article décrit le processus auto-ethnographique entourant l’exploration de l’identité de l’enseignant-rédacteur par le biais de « portraits dessinés » et de poésie. Nous avons créé des autoportraits et partagé de la poésie en fonction de notre conception de nous-mêmes et de nos identités personnelles et professionnelles. Aperçu fondamental de la façon dont la poésie et l’image nourrissent le dialogue et la réflexion en fonction d’un espace productif dans lequel nouvelles identités et expériences esthétiques peuvent améliorer la pratique de l’enseignement et l’apprentissage.Mots-clés : auto-ethnographie, identité rédactionnelle, autoportrait, rédaction universitaire, imagerie et symbolisme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».