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Enregistrement W2950763366 · doi:10.22329/celt.v12i0.5463

Adapting Curriculum for a Changing Context

2019· article· en· W2950763366 sur OpenAlexaffvenueabout
Robin Reid

Notice bibliographique

RevueCollected Essays on Learning and Teaching · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)HumanitiesIndigenousSociologyPedagogyPolitical scienceGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changing demographics at post-secondary institutions in Canada provide opportunities for intercultural learning. Curricular design that engages domestic and international students can result in new ways of knowing, seeing, and understanding multiple perspectives of and connections to place. This paper draws on students’ reflections to highlight the effectiveness of place-based and intercultural pedagogies in cultivating a deeper understanding of multiple perspectives of local landscapes, including those of indigenous, non-indigenous, domestic and international students. This is particularly relevant to the study of tourism, an inherently place- based discipline. L’évolution des caractéristiques démographiques dans les établissements postsecondaires du Canada représente l’occasion d’un apprentissage interculturel. Le design curriculaire qui inclut la participation des étudiants canadiens et étrangers peut susciter de nouvelles façons de connaître, d’observer et de comprendre les perspectives multiples et les relations au lieu. Le présent article puise dans les réflexions des étudiants pour souligner l’efficacité des pédagogies interculturelles axées sur la dimension locale en approfondissant la compréhension des perspectives multiples et des paysages locaux, y compris les paysages des Autochtones, des non-Autochtones et des étudiants canadiens et étrangers. Voilà qui est tout particulièrement pertinent pour l’étude du tourisme, un domaine d’études intrinsèquement lié au lieu.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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