Languages of Educational Discourse: Process, Procedure and Skill
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
If the way in which educational debate has gone on in England in the last few decades is anything to go by, it is clear that such debate does not take place in a unified discourse in which all participants use the same language, or even the same rules of debate. The very exercise of some people trying to convince others that certain things should happen in education, and that certain other things should not, of course, presupposes that such a common language and such common ground-rules of truth-testing, or at least refutation, do exist and are the stock-in-trade of all who join in the arguments. It only makes sense for one to assert that such and such is the case, or that this ought to happen and that not, on the assumption that others can in some common way test the claims. But this general claim by philosophers and some others about the logical status and presuppositions of argument, while descriptive, is only descriptive in a limited way. That is to say, the claim describes what ought to count as a proper argument; it does not describe how people and agencies of one kind or another actually conduct what they are happy to call 'argument' or 'debate'. Whilst this can be extremely frustrating to the philosophically-minded educator, it has to be accepted that what is factual description for one can seem like simple prescription, which need not be heeded, by another. What is even more galling to those in the community of philosophically-minded educators --I speak at least for myself but I am sure for many more --is that in the world of decision-making the 'proper argument' does not always win the day.
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.
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 | 0,003 |
| 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 découle