Peircean anti-psychologism and learning theory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Taking influence from Peirce’s phenomenological categories (Firstness, Secondness, Thirdness), a notion of what we call bottom-up modeling has become increasingly significant in research areas interested in learning, cognition, and development. Here, following a particular reading of Peircean semiotics (cf. Deacon, Terrence. 1997. The symbolic species: The co-evolution of language and the brain. London and New York: W. W. Norton; Sebeok, Thomas and Marcel Danesi. 2000. The forms of meaning: Modelling systems theory and semiotic analysis. Berlin and New York: Mouton de Gruyter), modeling, and thus also learning, has mostly been thought of as ascending from simple, basic sign types to complex ones (iconic – indexical – symbolic; Firstness – Secondness – Thirdness). This constitutes the basis of most currently accepted (neo-Peircean) semiotic modeling theories and entails the further acceptance of an unexamined a priori coherence between complexity of cognition and complexity of signification. Following recent readings of Peirce’s post-1900 semiotic, we will present, in abbreviated form, a discussion as to the limits of this theoretical approach for theories of learning that draws upon Peirce’s late semiotic philosophy, in particular his late work on iconicity and propositions. We also explore the corollary conceptions of semiotic resources and competences and affordances to develop an ecological perspective on learning that notably does not impose a linear developmental progression from simple to complex. In conclusion, we address some of the implications of this (post-Peircean) conceptualization for transdisciplinary research into learning.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,053 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».