Art Education as Environmental Activism in Pre-service Teacher Education
Notice bibliographique
Résumé
This presentation explores how art and design education can contribute to the imperative of climate change and help societies adapt to living more sustainably. Drawing on methods from arts-based research and qualitative case study, it reports on a study that investigates what can be learned from creating environmental art installations with pre-service teachers (those training to be K-12 teachers) as part of environmental art education at the Ontario Institute for Studies in Education at the University of Toronto. Data collection methods used in this study are two-fold. The arts-based research methods include journaling, photography and the creation of installations from environmental art-making experiences. Traditional qualitative methods include anonymous online surveys, semi-structured interviews and feedback forms on art workshops. Findings suggest that preservice teachers experience attitudinal and behavioural shifts towards sustainability after engaging in the processes of creating environmental art. Involvement in the workshops also provided opportunities for building community, engaging multiple domains of learning, modeling sustainable art-making practices and prompting environmental activism. Overall, connecting environmental issues with arts-based pedagogy through environmental and sustainability education (ESE) may inspire art educators to reflect on their responsibility to advance climate action and consider what role(s) they can play in environmental activism inside and outside of their educational institutions. This presentation explores how the study adds a new dimension to the current literature because of its focus on generalist pre-service teachers and pedagogical strategies that engage those with little background in art education. The results of this study inform a developing pedagogy for environmental art education in higher education settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».