MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2992077625 · doi:10.22329/jtl.v11i2.5063

This is not a Pipe: Incorporating Art in the Science Curriculum

2018· article· en· W2992077625 sur OpenAlexafffundvenue
Jailson Lima, Janis Timm‐Bottos

Notice bibliographique

RevueJournal of Teaching and Learning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueAttention Economy in Education and Business
Établissements canadiensConcordia UniversityVanier College
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésDisciplineParallelsMathematics educationScience educationMeaning (existential)JargonMemorizationComputer scienceScientific literacyThe artsField (mathematics)Visual artsPsychologySociologyLinguisticsSocial scienceEngineeringArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Science courses employ instructional strategies that are based on lecture, drill, and practice to help students memorize collections of facts and procedures of increasing complexity. These strategies emphasize the acquisition of knowledge through the development of logical-mathematical skills employed in problem solving and verbal-linguistic abilities to make sense of the concepts and jargon in the field. Due to its highly abstract character, these science courses deal with complex representations that require an understanding of the role of mental models. Learners need to develop their visual-spatial skills as a means of gradually acquiring visual literacy while grappling with the symbols and conventions displayed in the figures, diagrams, and charts in textbooks. The Art & Science Project started at Vanier College as part of the History of Science course in the liberal arts program and was later adapted for use in three core chemistry courses (General, Solution, and Organic Chemistry) in the science program. The project uses a cross-disciplinary integration between visual arts and the natural sciences to promote a deeper understanding of the role of models. The liberal arts students analyze the parallels between the evolution of modern scientific concepts and the art movements from the same historical periods. Science students create visual representations that portray core ideas and threshold concepts in the field. The goal is to portray these abstractions using visual arts as means of creating meaning through symbolic visual representations while developing new perceptions of visual forms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Teaching and LearningMême sujetAttention Economy in Education and BusinessTravaux en français237 207