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Enregistrement W2940485671

Mythology of gifted: A case study on the impact of labeling on self-knowledge

2019· article· en· W2940485671 sur OpenAlexaff
Megan Chrostowski, C. Owen Lo, I-Chen Wu, Yuen Sze Michelle Tan

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducation, Achievement, and Giftedness
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive dissonancePsychologyMythologyGifted educationSocial psychologyMathematics educationPedagogy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As there is debate over whether students within gifted education programs realize benefits from their educational labels (Berlin 2009, Moulton et al 1998), we aimed to explore the formation of self-knowledge in light of a gifted label and explore some positive social and academic adjustments contingent on this self-knowledge. Most of the participants with a single label, “gifted”, (1) spoke of a social mythology that led to pressure to perform and internal dissonance around “being gifted”. Of note, there was a marked difference in experience for those who had concomitant special learning needs (SLN) labels. Those students articulated a strong sense of self-knowledge with regards to their SLN label and spoke of direct, explicit supports, accommodations and therapies offered to them by supportive adults with specialized knowledge which contributed to positive behavioural, social-emotional, and learning adaptations based on their SLN label. We propose that several pedagogical changes need to be in place in order to help students build a stronger sense of self-knowledge. For example, specialized training in gifted education and inclusive teaching practices will help educators and parents understand the special learning needs of this population, which will aid in breaking down the myths surrounding the gifted label.

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)0,001
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,386
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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