MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W31039432 · doi:10.1016/j.bbi.2019.04.040

Communicating with Multimodalities and Multiliteracies

2013· article· en· W31039432 sur OpenAlexaffvenue
Greg Paziuk

Notice bibliographique

RevueTeaching Innovation Projects · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComicsAppealMeaning (existential)Context (archaeology)MultimodalitySociologyLiteracyPsychologyMedia studiesPedagogyLinguisticsPolitical scienceArtHistoryLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comic books are currently enjoying a resurgence in both public and scholarly interest. However, most of that scholarly focus has focused on how to use comics to engage with reluctant readers; educators are still struggling to recognize the medium as a “complex form of multimodal literacy” (Jacobs 2007). In both their complexity and their appeal, comic books gesture towards multiliteracy, a term that recognizes “the context of our culturally and linguistically diverse and increasingly globalised societies; to account for the multifarious cultures that interrelate and the plurality of texts that circulate” (New London Group 2000). Multimodal forms, in general, have very recently become of particular interest to instructors seeking new tactics to engage students within increasingly diverse classrooms. Lisa Leopold (2012) highlights widening research suggesting that learning styles can vary, among other things, according to culture. The results demonstrate that in order to appeal to students of all backgrounds, educators need to consider auditory, visual, and kinesthetic models or ‘texts’ for understanding the concepts and theories they hope to convey. Multimodality, herein, becomes important as the term that is used to describe the different texts of meaning, or rather the convergence of these texts, where different forms of communication work both together and in contrast in order to convey meaning. Comic books provide a unique opportunity to explore this convergence, given that they are hybrid texts themselves. By asking participants to think critically about how different modes of communication can be incorporated into a comic book, this workshop encourages educators to reconsider how the modes in which they communicate to their students can appeal to all learners.\nA wealth of recent scholarship suggests that important revisions need to be made to the traditional concept of literacy. While text slang, gifs, and emoticons provide us with dramatic examples of the organic formation of systems of communication, educational reform is still centered on linguistic learning. In order to free ourselves from the conventional view of literacy as a simple matter of words, it is important to consider the multiple systems of meaning – or multiliteracies – that we all navigate as functional members of society. As Jacobs (2007) argues, when we analyze comics as examples of multimodal literacy, we practice ‘critical engagement’ that can then be translated to other multimodal texts that we encounter in our daily lives. In this workshop, participants will first be challenged to utilize these multiple literacies in a group reading of a comic book. In the concluding half, participants will use this experience to investigate how incorporating elements of multimodal design into their lessons can be beneficial in appealing to the widest possible audience.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTeaching Innovation ProjectsMême sujetLiteracy, Media, and EducationTravaux en français237 207