MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3131247072 · doi:10.35293/jdd.v1i2.35

An Arts-Based Praxis Process of Building Towards a Relational Model of Curriculum Oriented Towards

2021· article· en· W3131247072 sur OpenAlexfundaboutno aff
Sarah Van Borek

Notice bibliographique

RevueJournal of Decolonising Disciplines · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDavid Suzuki Foundation
Mots-clésPraxisCurriculumThe artsSociologyPedagogyEmbodied cognitionNarrativeThe ImaginaryDemocracyMathematics educationPolitical sciencePsychologyEpistemologyVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A PhD student shares part of her arts-based praxis process of developing a relational model of curriculum oriented towards reconciliation in Canada and South Africa by reflecting on a pilot course she offered at a university in Canada in 2018. This site-specific, media arts-based environmental education is intended for universities committed to walking the talk of decolonising education. Centered around water as a mirror of the state of our social relations and democracy, which it seeks to transform, the curriculum also facilitates public education and dialogue around the importance of healthy waterways amidst the pressures of climate change. Using a set of questions as a data analysis tool combined with narrative analysis of students’ videos, the researcher outlines the three most prominent relational sensibilities and abilities towards reconciliation cultivated by students through the program: (1) Knowledge Ecologies; (2) A Hopeful Social Imaginary; and (3) Embodied Ways of Knowing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Decolonising DisciplinesMême sujetHigher Education Practises and EngagementTravaux en français237 207