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Enregistrement W3015313872 · doi:10.1177/1477971420913912

Using a multiliteracies approach to foster critical and creative pedagogies for adult learners

2020· article· en· W3015313872 sur OpenAlexafffund
Susan M. Holloway, Patricia A. Gouthro

Notice bibliographique

RevueJournal of Adult and Continuing Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLifelong learningSociologyPedagogyAdult educationLiteracyDiversity (politics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing upon a pilot study and a Social Sciences and Humanities Research Council (SSHRC) Insight research study to explore how a multiliteracies framework may inform more critical and creative pedagogical approaches for adolescents and adults, this article begins with a brief overview of the literature on multiliteracies and then overviews the methodology used in the two research studies. Although multiliteracies has not been used frequently as a theoretical framework to inform work in adult learning contexts, this article argues that there are many benefits to this approach for adult educators to consider, particularly given the increasing need to attend to learning issues pertaining to globalization, diversity, and the impact of new technologies. Data from the interviews are combined with an analysis of the literature to explore the benefits offered by a multiliteracies approach by considering four main areas: lifelong learning and multimodalities; opportunities for engagement for English as Additional Language learners; new digital technologies and multiliteracies; and multiliteracies’ emphasis on social justice. The article concludes with a consideration of the potential for multiliteracies to inform educators working in a range of adult learning contexts.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,017
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,269 · 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'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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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