Montage, DaDa and the Dalek: The Game of Meaning in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
This paper argues for visual playfulness in Higher Education learning and teaching practice. We offer a case study example of how we, the authors of this paper, have incorporated creativity into our teaching - the Facilitating Student Learning module, the first module in the Postgraduate Certificate in Learning and Teaching in Higher Education. We outline how we used ‘visualising to learn’ and what learning resulted from our visualisation practices. With our staff learners, we found that visual play gave them the freedom to experiment, to question and to progress; important in these supercomplex, uncertain times. Our desire was not to ‘fix’ or train academic staff, but to give them the space and tools to become liberatory professionals on their own terms and in their own ways so they can support their students to also become academic without losing themselves in the process. We propose that what is needed are methods and methodologies that enable learners - staff and students - to evolve and transform as they co-construct their knowledge in ludic ways. We incorporate images of the representations that our participants have made of themselves, of their students and of Higher Education systems to illustrate the challenges and possibilities of visual learning - and of creative staff development practice in general - and invite the reader to engage dialogically with them also to see what meanings they might make of them.
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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 | 0,002 | 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 ».