A Pedagogy of Play: Reasons to be Playful in Postsecondary Education
Notice bibliographique
Résumé
Background: Teaching experientially in postsecondary education has challenges; institutional constraints, neoliberal management, and a colonized learning environment. We discuss playing as a form of experiential education. Purpose: We challenge conventional teaching and offer an alternative to enrich and broaden conventional pedagogies. We argue for the benefits of playfulness and how this leads to creativity, wellness, and improved graduate employability. Methodology/Approach: As provocation to the consequences of neoliberalism in education, we examine the literature from a biased position as advocates of play and experiential education. We argue for faculty to adopt an ontology and pedagogy of play. Findings/Conclusions: Play is well represented in the literature; contributing positively to a range of health and educational outcomes. As play manifests in numerous forms in postsecondary education, faculty would benefit from a clear educational rationale for an ontology and pedagogy of play. We share examples from our practice which highlight spontaneous and planned play and playful attitudes/behaviors and suggest how play may be integrated as planned curriculum. Implications: Ideally, these concepts resonate with faculty allowing them to challenge conventional pedagogies and confirm play in practice with the underpinning of experiential education research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,021 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».