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Enregistrement W3030282763 · doi:10.1080/13636820.2020.1765844

Introducing participatory action research to vocational fashion education: theories, practices, and implications

2020· article· en· W3030282763 sur OpenAlexaff
Magnum Lam, Eric Ping Hung Li, Wing‐sun Liu, Elita Lam

Notice bibliographique

RevueJournal of Vocational Education and Training · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCrafts, Textile, and Design
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocational educationAction (physics)CreativityCitizen journalismPedagogySociologyParticipatory action researchWork (physics)Engineering ethicsPsychologyPolitical scienceEngineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper revisits the philosophical trajectory and practices in fashion education. It examines to what extent participatory action research (PAR) can contribute to the advancement of vocational education by emancipating practice-based skills and knowledge co-created by students, faculty members, and market practitioners. While the fashion market is dynamically reshaping today’s fashion pedagogy by imparting new skills and abilities to students, this investigation aims to highlight the limitations of the Bauhaus tradition as a top-down approach aimed at continually producing work-ready graduates for junior positions. Drawing upon the findings yielded by our experimental project fashionthnography.com, the analyses presented in this paper elucidate to what extent PAR can meet the intended goal of equipping the students with a higher level of working capabilities and creativity, as well as greater cultural appreciation. This study contributes to the expansion of vocational education and training, as its findings indicate that we need to embrace practice-based knowledge co-creation for long-term success in both industry and academia.

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)0,123
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1230,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0130,068
Communication savante0,0200,014
Science ouverte0,0040,015
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,407
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,050 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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